梯度消失，梯度爆炸

最新推荐文章于 2025-06-28 18:08:14 发布
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分类专栏： 机器学习

   随着神经网络层数的增加，会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，下面细说下问什么会出现：


      起初的学习率固定。

      下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图：


   

  

   

    

   

     

 

    

   

【梯度消失】【梯度爆炸】梯度爆炸和梯度消失是什么？详细解释
wq6qeg88的博客
01-03 991
通常发生在深度神经网络中，特别是使用Sigmoid或Tanh等激活函数时。它会导致前面几层的梯度接近零，从而使得这些层几乎无法学习。解决方法包括使用ReLU激活函数、良好的权重初始化、批量归一化和残差网络等。
【机器学习300问】77、什么是梯度消失和梯度爆炸？
qq_39780701的博客
04-19 6353
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
深度学习——梯度爆炸与梯度消失
最新发布
WL6631的博客
06-28 791
梯度问题分析与解决方案 梯度爆炸和梯度消失是深度学习中常见的数值不稳定问题。梯度爆炸表现为梯度值过大导致参数失控，原因包括深层网络、不当的权重初始化和激活函数选择等。解决方法有梯度裁剪、调整学习率、改进初始化和使用ReLU等激活函数。梯度消失则表现为梯度趋近零导致训练停滞，可通过更换激活函数、使用残差连接、BatchNorm和优化模型结构来解决。调试时建议监控梯度分布、简化模型和逐步验证改进效果。
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
baicaiBC3的博客
12-21 8279
一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？ 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。 而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0或特别
梯度爆炸和运行环境保存（torch.save）
qq_32425195的博客
10-27 694
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/32154263 通过tensorboard检测梯度值和参数值来查找原因。
一文彻底搞懂深度学习：梯度消失和梯度爆炸
Code1994的博客
11-13 1万+
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
梯度消失、梯度爆炸及其表现和解决方法
热门推荐
vivian_ll的博客
09-17 2万+
一、梯度消失 梯度消失出现的原因： 在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，根据链式求导法则，靠近输入层的参数的梯度因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会趋近于0，例如sigmoid函数，其导数f′(x)=f(x)(1−f(x))的值域为（0，1/4），极易发生这种情况。 所以梯度消失出现的原因经常是因为网络层次过深，以及激活函数选择不当，比如sigmoid函数。 梯度消失的表现： 模型无法...
梯度爆炸 与 梯度消失
Rhett_Butler0922的博客
05-17 939
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，反向传播时计算的梯度值变得非常大（趋向于无穷大），导致模型参数更新过大，损失函数值剧烈震荡甚至发散，最终模型无法收敛。直观理解：想象你在调整一个滑块来优化某个目标，但每次调整的幅度都过大，导致滑块完全偏离目标位置，甚至“飞出去”。梯度爆炸：梯度过大，导致参数更新过大，损失震荡或发散。解决方法包括梯度裁剪、权重初始化、降低学习率、使用稳定优化器。梯度消失：梯度过小，导致参数更新缓慢，训练停滞。
深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题
码上飞扬的博客
05-28 2180
在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。
过拟合欠拟合及其解决方案、梯度消失梯度爆炸、循环神经网络进阶
01-06
一、过拟合欠拟合及其解决方案 ...二、梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为的多层感知
梯度消失与梯度爆炸
方同学的博客
12-11 246
目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。深度网络有很多非线性层堆叠 梯度消失与梯度爆炸形成的原因： 深度神经网络训练的时候，采用的反向传播方式，该方式背后其实是链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深，那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积可能趋于0（梯度消失）；另一方面，如果连乘的因子大部...
什么是梯度爆炸/梯度消失?
浩瀚之水的专栏
01-08 2万+
深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。 那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化. 那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸 如何防止梯度消失？ sigmoid容易发生，更换激活函数为 ReLU即可。 权重初始化用高斯初始化 如何防止梯度爆炸？ 1 设置梯度剪切阈值，如果超过了该阈值，直接将梯度置为该值。 2 使用ReLU
Python----循环神经网络（RNN的梯度消失和梯度爆炸）
weixin_64110589的博客
05-19 896
在深度神经网络中，特别是很深的网络中，梯度消失是一个常见问题。这指的是在反向传播过程中，网络较深层的权重更新梯度变得非常小，甚至趋于零。这样的话，底层的权重几乎没有更新，导致网络难以学习到底层的特征。原因：在反向传播中，每一层的梯度都是通过链式法则计算得到的，梯度值是前一层梯度和 权重的乘积。当这个乘积小于1时，通过多个层传递下来的梯度就会指数级地减小， 最终趋近于零。解决方法：使用激活函数：选择合适的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）， Leaky ReLU等。
【深度学习】梯度消失与梯度爆炸的原因分析与解决策略
无极阁
04-23 1万+
前言 梯度消失和梯度爆炸是深度网络训练过程中容易遇到的问题，由于网络层数的加深，梯度的膨胀或缩小效应不断累积，最终很容易造成模型无法收敛。除了模型本身的深度，发生的原因往往与参数初始化及模型设置，这里列举一些场景的原因与解决策略，以供参考。 一、发生原因 梯度消失与梯度爆炸出现的原因基本一致，一般可能是网络层数过深、激活函数、损失函数设置与参数初始化问题。学过梯度下降理论就很好理解，无非就是求梯度...
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸
weixin_39578457的博客
12-17 386
本文在前人总结的基础上，进行知识点的梳理，如有问题，敬请批评指正。可直接查看这篇博客学习梯度消失和梯度爆炸等知识点：梯度消失、爆炸原因及其解决方法_知识搬运工的博客-优快云博客​blog.youkuaiyun.com梯度爆炸的情况是：当初始的权值过大，靠近输入层的hidden layer 1的权值变化比靠近输出层的hidden layer 3的权值变化更快，就会引起梯度爆炸的问题。在深层网络或循环神经网络中...
Coursera | Andrew Ng (02-week-1-1.10)—梯度消失与梯度爆炸
Self Improvement Lab
01-16 1192
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了 Andrew Ng 课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。- ZJ Coursera 课程 |deeplearning.ai |网易云课堂
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失和梯度爆炸详解
weixin_39965283的博客
12-17 99
在中文搜索引擎搜索梯度爆炸或者梯度消失，出现的往往是一篇文章复制黏贴多次，而且这篇文章讲的并不清晰，比方说下面这种在文章中出现的图一，反正我是根本看不懂这张图描述的实什么，因此那篇被复制黏贴无数次的文章我压根看不懂。现在就由我来换个角度来讲述梯度消失和梯度爆炸吧。图一首先我放出图二图二图二代表一个没有bias，四层深，每一层只有一个神经元，激活函数为sigmoid函数的神经网络。每一层的权值为 ...
深度学习梯度消失或爆炸问题
weixin_33913332的博客
01-12 92
梯度消失或爆炸问题： http://blog.youkuaiyun.com/qq_29133371/article/details/51867856 转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/6278398.html
【AI知识点】梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
AI完全体
10-07 1357
梯度消失（Vanishing Gradient） 和梯度爆炸（Exploding Gradient） 是神经网络训练中的常见问题，特别是在深层神经网络（DNN）或递归神经网络（RNN）中。这两者主要与反向传播算法中的梯度计算有关，它们会导致模型在训练过程中收敛困难，甚至无法正确学习。
梯度消失 梯度爆炸如何解决
12-30
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练过程中常见的问题。 **梯度消失**是指在网络反向传播过程中，深层网络的权重更新时，由于链式法则导致小的输入梯度逐层相乘，使得深层网络的权重更新变得非常小，甚至接近于0，这可能导致深层网络难以学习到有效的特征。解决梯度消失的方法包括： 1. **使用激活函数**：如ReLU (Rectified Linear Unit) 或其变种，它们有"零界"特性，能防止梯度变为0，加速信息流动。 2. **批标准化**（Batch Normalization）：对每一层的输入做标准化处理，保持每个节点的输出尺度稳定。 3. **残差连接**（Residual Connections）：允许直接将输入传递到更深的层，减少了信号衰减。 **梯度爆炸**则相反，指网络深处的权重更新过大，梯度值变得异常大，可能导致模型不稳定甚至无法收敛。解决方法通常涉及： 1. **梯度裁剪**（Gradient Clipping）：限制梯度的大小，当梯度超过某个阈值时将其缩放回这个范围。 2. 使用**权重初始化**技巧：如Xavier或He初始化，确保权重分布得更均匀，避免初始梯度过大。 3. **批量归一化**同样可以防止梯度增长过快，因为它的缩放操作也有助于控制梯度的动态范围。
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