relu函数是否存在梯度消失问题以及relu函数的死亡节点问题

最新推荐文章于 2024-11-08 18:39:12 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/lzida9223/p/10972786.html
本文探讨了ReLU激活函数存在的梯度消失问题及其导致的死亡节点现象。当学习率设置过高，权重更新幅度大，使得输入数据通过ReLU神经元时输出值小于0，激活函数输出为0，神经元停止更新，形成死亡节点。

relu函数是否存在梯度消失问题以及relu函数的死亡节点问题

存在，在小于的时候，激活函数梯度为零，梯度消失，神经元不更新，变成了死亡节点。
出现这个原因可能是因为学习率太大，导致w更新巨大，使得输入数据在经过这个神经元的时候，输出值小于0，从而经过激活函数的时候为0，从此不再更新。所以relu为激活函数，学习率不能太大

转载于:https://www.cnblogs.com/lzida9223/p/10972786.html

卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念
神经网络爱好者
08-11 1669
累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x...
修正的线性激活函数（Relu）如何避免梯度消失
翻滚的老鼠屎
01-15 6771
2019年的第一篇博客。主要译自Machine Learning Mastery，加上了一点点自己的想法。如有问题，欢迎批评指正~ 消失梯度问题是在训练深度神经网络时可能遇到的不稳定问题之一。它描述了深度多层前馈网络或循环神经网络无法将有用的梯度信息从模型的输出端传播回模型输入端附近的层的情况。其结果是，具有许多层的模型通常无法在给定的数据集上学习或过早地收敛到较差的解决方案。...
梯度消失和ReLU
weixin_30872733的博客
06-27 976
两个方面：1. 网络太深，链式法制传导(每次的相乘的数据都小于1)，导致梯度消失。 2. sigmoid, tanh函数的导数趋向于0，导致梯度消失。 当然weight的初始化数据也有很大影响 This is the fourth entry in myjourneyto extend my knowledge of Artificial Intelligence in the y...
深度学习入门：梯度消失问题浅谈（Sigmod，ReLu）
11-08 784
在深度神经网络中，如果经过多次前向传播后，隐藏层的输出值接近 0 或 1，那么在反向传播过程中，梯度会变得非常小，随着层数的增加，梯度会呈指数级减小，导致靠近输入层的权重更新非常缓慢甚至停滞不前，这就是梯度消失问题。如果这个网络有很多层，那么在反向传播时，从输出层传递到输入层的梯度会越来越小，使得输入层的权重几乎无法更新，从而影响整个网络的训练效果。还是考虑上述简单的三层神经网络结构：输入层有两个神经元，隐藏层有两个神经元，输出层有一个神经元，使用均方误差作为损失函数，处理二分类问题。
ReLU函数的缺陷
qq_21763381的博客
02-06 4413
　ReLU激活功能并不完美。 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题：在训练过程中，一些神经元会“死亡”，即它们停止输出 0 以外的任何东西。在某些情况下，你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡，特别是使用大学习率时。 在训练期间，如果神经元的权重得到更新，使得神经元输入的加权和为负，则它将开始输出 0 。当这种情况发生时，由于当输入为负时，ReLU函数的梯度为0，神经元就只能输出0了。 　...
深度学习中的激活函数Sigmoid和ReLu激活函数和梯度消失问题。
donkey_1993的博客
05-26 1万+
1. Sigmoid激活函数：              Sigmoid激活函数的缺陷：当 x 取很大的值之后他们对应的 y 值区别不会很大，就会出现梯度消失的问题。因此现在一般都不使用Sigmoid函数，而是使用ReLu激活函数。2. ReLu激活函数：       ReLu激活函数：当x为负值之后y取0，x为正数之后，y随x的值得增大而增大，这样就可以解决梯度消失问题。现在一般都是用ReLu激...
relu函数梯度消失
最新发布
03-14
尽管ReLU有助于减轻传统激活函数如Sigmoid和Tanh带来的梯度消失问题，但在某些情况下仍然可能出现该问题。特别是如果大量单元处于负区间，则这些节点将不再更新权重，进而影响整个网络的有效训练。此外，不当的初始...
深入理解ReLU函数（ReLU函数的可解释性）
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Kanny
01-06 14万+
本篇博文主要来源于对文章 Unwrapping The Black Box of Deep ReLU Networks: Interpretability, Diagnostics, and Simplification 的学习，同时还有部分内容摘自wiki百科。 什么是ReLU函数？ ReLU，全称为：Rectified Linear Unit，是一种人工神经网络中常用的激活函数，通常意义下，其指代数学中的斜坡函数，即 f(x)=max⁡(0,x) f(x)=\max(0,x) f(x)=max(0,x
pytorch relu函数实现_Pytorch 自定义Function
weixin_39613824的博客
12-20 1565
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27783097https://zhuanlan.zhihu.com/XavierLin0. 本章内容在本次，我们将学习如何自定义一个torch.autograd.Function，下面是本次的主要内容1. 对Function的直观理解；2. Function与Module的差异与应用场景；3. 写一个简单的ReLU Function...
一文掌握ReLU激活函数：深度学习中不可或缺的神器
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ReLU，全称为修正线性单元(Rectified Linear Unit)，在深度学习领域中，是一种非常普遍且重要的激活函数，在众多神经网络模型中广泛应用。ReLU激活函数的实现非常简单，其数学表达式为： [ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) ] 这意味着如果输入x为正，ReLU函数的输出就是x本身；如果输入x为负或者为0，ReLU函数的输出就是0。简单来说，ReLU函数就是一个线性和非线性特征的融合。
深度学习之Batch Normalization
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在机器学习领域中，有一个重要的假设：独立同分布假设，也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差。而在深层神经网络的训练中，当中间神经层的前一层参数发生改变时，该层的输入分布也会发生改变，也就是存在内部协变量偏移问题（Internal Covariate Shift），从而造成神经层的梯度消失，模型收敛过慢的问题。 Batch Normaliz...
为什么Relu会导致死亡节点
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进击的菜鸟
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前两篇的优化主要是针对梯度的存在的问题，如鞍点，局部最优，梯度悬崖这些问题的优化，本节将详细探讨梯度消失问题，梯度消失问题在BP的网络里详细的介绍过（兴趣有请的查看我的这篇文章），然后主要精力介绍RuLU激活函数，本篇还是根据国外的文章进行翻译，然后再此基础上补充，这样使大家更容易理解，好，那就开始了： 分布，该死的分布，还有统计学 不同于之前的机器学习方法，神经网络并不依赖关于输入数据的任何...
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05-18 286
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44551646/article/details/107602976
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17,18_常见函数梯度，激活函数梯度（Sigmoid、Tanh、ReLu）
涂作权的博客
02-02 1036
1. 常见函数梯度 1.1 常见函数 2. 激活函数及其梯度 2.1 激活函数 Derivative (倒数) Sigmoid / Logistic Sigmoid Derivative (求导) torch.sigmoid # -*- coding: UTF-8 -*- import torch a = torch.linspace(-100, 100, 10) print(a) """ 输出结果： tensor([-100.0000, -77.7778, -55.5556, -3
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ReLU函数的数学定义很简单，对于任何输入x，ReLU函数f(x)的输出定义为：就是说，如果输入的x是正数，函数的输出就是x本身，如果x输入的是负数，那么输出的就是0。
梯度下降与ReLU激活函数
李坦(TJNU教育技术学)
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14.梯度下降与ReLU激活函数 14.1 梯度下降法 在数学中，梯度表示函数递增速度最快的方向，反之梯度的负方向则表示函数衰减最快的方向。因此，可以通过不断迭代使用梯度下降方法求解到函数的最小值。（可能是局部最小值，也可能是全局最小值），这取决于学习率的选择。如：为了求解函数f(x)=f(x1,x2…xn)f(x)=f(x_1,x_2\dots x_n)f(x)=f(x1​,x2​…xn​)的最小值，则可以从一个起始点：x(0)=(x1(0),x2(0),…xn(0))x^{(0)}=(x_1^{(0)}
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Oliver_jiang的博客
07-06 3万+
一、梯度消失和爆炸的根本原因 首先解释一下什么是梯度消失和梯度爆炸， 梯度消失：梯度趋近于零，网络权重无法更新或更新的很微小，网络训练再久也不会有效果； 梯度爆炸：梯度呈指数级增长，变的非常大，然后导致网络权重的大幅更新，使网络变得不稳定。 其实不管是梯度消失还是梯度爆炸本质上都是由于——深度神经网络的反向传播造成的。 可以通过两个角度去解释：一是在深层网络中，二是采用的激活函数导致的。 1. 深层网络角度 我们先来回顾一下神经网络反向传播的机理： 简单的三层神经网络 先看其中某一层的反算机制，上图中红色线
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