深度学习-梯度消失和梯度爆炸

最新推荐文章于 2025-03-06 19:02:23 发布

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本文深入探讨了深度学习中常见的梯度消失和梯度爆炸问题，解释了这两种现象的定义、产生原因及解决方法。从激活函数的选择到权重初始化，再到网络结构的设计，提供了多种策略来应对梯度不稳定的问题。

1、梯度消失和梯度爆炸的定义

梯度消失
在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类的准确率反而下降。这种现象称为梯度消失。
梯度爆炸
在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率高于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类的准确率反而下降。这种现象称为梯度消失。

梯度消失和梯度爆炸是一样的，但是产生的原因不一样。

！！！梯度消失和梯度爆炸属于梯度不稳定的范畴。

2.梯度消失和梯度爆炸的产生原因

梯度消失

[1] 隐藏层的层数过多
[2] 采用了不合适的激活函数

梯度爆炸

[1] 隐藏层的层数过多
[2] 权重的初始化值过大

梯度消失和梯度爆炸的解决方法

梯度消失和梯度爆炸都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。

[1] 用其他激活函数代替原来的激活函数
[2] batch normalization
[3]预训练加微调
[4]梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
[5]使用残差结构
[6]使用LSTM网络

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梯度消亡(Gradient Vanishing)和梯度爆炸(Gradient Exploding)

一抹烟霞的博客

05-10

5776

梯度消亡一、定义二、梯度消亡(Gradient Vanishing)前提三、产生的原因四、解决方案一、定义神经⽹络靠输⼊端的⽹络层的系数逐渐不再随着训练⽽变化，或者变化⾮常缓慢。随着⽹络层数增加，这个现象越发明显二、梯度消亡(Gradient Vanishing)前提使⽤基于梯度的训练⽅法（例如梯度下降法）使⽤的激活函数具有输出值范围⼤⼤⼩于输⼊值的范围，例如 logistic（逻辑斯函数）， tanh（双曲正切）三、产生的原因梯度下降法依靠理解系数的微⼩变化对输出的影响来学习⽹络的系数

【深度学习】梯度消失与梯度爆炸-破解深度学习 “梯度危机”：消失与爆炸的底层真相及终极解决方案

最新发布

weixin_73784131的博客

05-01

1062

梯度消失：在反向传播过程中，随着网络层数增加，梯度信息逐层传递时逐渐衰减，趋近于 0，导致深层网络的参数难以有效更新。直观表现为训练初期损失下降缓慢，后期趋于停滞，模型无法学习到有效特征。梯度爆炸：梯度在反向传播中不断累积放大，导致参数更新幅度过大，模型出现数值不稳定（如损失值 NaN、权重溢出），甚至训练崩溃。从链式求导的数学本质到激活函数的微妙特性，梯度消失与爆炸的问题根源深刻揭示了深度学习的复杂性。而 BN、残差网络等解决方案的出现，不仅为模型训练保驾护航，更推动了深度学习技术的迭代升级。

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梯度消失与梯度爆炸

qq_36575363的博客

11-08

267

当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢第三，训练参数大于训练集的风险 梯度消失的原因：生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid 函数。但事实证明，Relu 激活函数通常在 ANN 工作得更好。这是生物研究误导的例子之一

深度学习：梯度消失与梯度爆炸

wsy的浮生

05-27

373

转载：[梯度消失和梯度爆炸的原因](https://blog.youkuaiyun.com/junjun150013652/article/details/81274958) 当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢

【深度学习笔记1.2】梯度消失与梯度爆炸

春播秋忙

02-17

2196

梯度下降梯度下降法（Gradient descent）是一种基于函数一阶性质的优化算法，其本质是在某个位置将目标函数一阶展开，利用其一阶性质持续向函数值下降最快的方向前进，以期找到函数的全局最小解。梯度下降属于梯度优化方法大类，此外还有最速下降法，共轭梯度法等等。还有其他方法基于目标函数的二阶性质，比如牛顿法、拟牛顿法等[1]。注意：梯度下降法就是最速下降法，很多地方、很多人、包括维基百科...

梯度消失和梯度爆炸

大太阳

08-22

1764

1. 问题简述 1）梯度消失 如下图，当梯度消失出现时，靠近输出层的hidden layer3权值更新相对正常，但是靠近输入层的hidden layer1权值更新变得很慢，导致靠近输入层的隐藏层权值几乎不变，仍接近于初始化的权值。这就导致hidden layer1相当于只是一个映射层，对所有的输入做了一个函数映射，该神经网络的学习等价于只有后几层的隐藏层在学习。 2）梯度爆炸如下图，当初始的权值过大，靠近输入层的hidden layer1权值变化比靠近输出层的hidden layer3权值变化更快，就会引

PyTorch深度学习的梯度消失和梯度爆炸的识别、解决和最佳实践

weixin_30777913的博客

03-06

1115

通过结合梯度监控、网络架构改进和优化策略，可以有效应对梯度消失/爆炸问题。建议在模型开发初期就加入梯度监控机制，这有助于快速定位问题层。对于超深网络（>50层），建议优先考虑使用预激活残差结构（ResNet-v2）。

Datawhale&kesci&伯禹教育-深度学习-第二次打卡2梯度消失和爆炸

01-20

在构建深度学习模型时，经常会遇到两个关键问题：梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient），这两个问题对于模型的训练和优化具有显著影响。 1. 梯度消失：当神经网络层数过深时，反向传播...

动手学深度学习：梯度消失、梯度爆炸

01-06

动手学深度学习：梯度消失、梯度爆炸内容摘自伯禹人工智能AI公益课程目录： 梯度消失和梯度爆炸的基本概念考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测# 梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 1、梯度消失和梯度...

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

2349

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。

深度学习中的梯度消失、梯度爆炸问题

Toby的博客

08-07

2269

写在前面：有些博主对这个问题的解释很好，这里也做了参考：详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 1、什么是梯度消失、梯度爆炸 2、为什么会发生梯度消失、梯度爆炸 3、梯度消失、梯度爆炸在深度学习、机器学习模型训练中的表现形式 4、在模型中快速定位梯度消失、梯度爆炸问题 5、梯度消失、梯度爆炸问题的解决方法 6、总结 ...

《动手学深度学习》组队学习打卡Task3——梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

u013084111的博客

02-13

553

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和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LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)...

深度学习入门笔记手稿（七）梯度消失与梯度爆炸和神经网络权重初始化

WYR_try的博客

05-14

536

梯度消失与梯度爆炸训练神经网络会面临导数或梯度变得非常大，或者非常小，这加大了训练难度，而明智的选择随机初始化权重可避免这一问题。下图是梯度消失和梯度爆炸产生的原因： 神经网络的权重初始化针对梯度消失和梯度爆炸的问题 z=w1x1+w2x2+…xnwn 为了预防z值过大或过小，则n越大则希望wi越小则设置wi=1/n w[l]=np.random,randn(shape)*np.sqrt...

深度学习中的梯度消失与梯度爆炸

ybdesire的专栏

03-19

1742

引入在深度学习中，我们会听到梯度消失与梯度爆炸。这指的是梯度变得极小或极大。为什么在深层次网络中，才容易发生梯度消失与梯度爆炸呢？这带来什么负面的影响？该怎么样来避免这种极端情况？ 梯度消失与梯度爆炸的原因考虑一种极端情况，假设我们有一个层数很深的神经网络（L层），每层只有一个神经元，且激活函数g(z)=z。 * 如果权重都是0.5，则最终输出y就是0.5的L次方乘以x，可见这...

梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸

weixin_39578457的博客

12-17

447

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...

【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...

机器学习：神经网络中的梯度消失和梯度爆炸