【深度学习】为什么神经网络中会出现梯度消失或爆炸问题

最新推荐文章于 2024-05-28 22:10:59 发布
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#深度学习 #神经网络

本文探讨了神经网络中梯度消失与梯度爆炸的问题，分析了这两种现象的主要成因：一是激活函数的选择不当；二是网络层数过深导致反向传播过程中梯度的变化。

  神经网络中出现梯度消失或梯度爆炸主要的原因有各种各样的解释，主流的也就两种。一种是由于激活函数原因，另一种是网络层数太深导致反向传播过程中值会越来越小，从而出现梯度爆炸问题。

参考资料

[1]为什么神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸？

【人工智能】人工神经网络中的梯度消失和梯度爆炸
2201_75835294的博客
12-25 1322
梯度消失和梯度爆炸问题
神经网络与深度学习笔记——梯度消失问题
weixin_42194139的博客
03-30 610
第四章深度神经网络为何难训练 对于图像识别问题，深度神经网在感官上是这样工作的，第一层神经元能够识别边，角等初等问题，第二层神经网络能够学习图形例如三角形正方形等问题，第三层网络能够识别更加深度的问题，层次越深的网络能够学习的问题的复杂性越高。 4.1深度神经网络的梯度消失问题 梯度消失（vanishing gradient problem）表现为后面的层学习得比前面的层学习得快，想象一下，...
什么导致了消失的梯度问题？深度神经网络中的梯度不稳定性
lujiandong1的专栏
09-30 4572
转载自哈工大SCIR（公众号） 为了弄清楚为何会出现消失的梯度，来看看一个极简单的深度神经网络：每一层都只有一个单一的神经元。下图就是有三层隐藏层的神经网络：
神经网络梯度消失原因
何小义的博客
11-19 3842
（PS：因时间关系，本文是口水话，很少公式。需要一定神经网络知识的小伙伴才看的懂哦。如有不对，请批评指正） 好啦，戏太多，下面进入正题------------------------------> 1. 众所周知，神经网络中的激活函数，很多都是用的S型函数。（sigmiod函数） 2. 当神经网络层次够深的时候，更新权重，也许会出现梯度消失！！！ 原因如下： 1 神经网络用的是梯度...
为什么神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸？
zandaoguang的博客
03-18 4220
点击蓝字“视学算法”关注我哟加个“星标★”，每日好文必达文末包邮送5本技术书给老读者阿广·家里蹲大学幼儿组编程赛参与奖我们知道深度神经网络中一个非常...
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 2348
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。
精选资源
深度学习（三）————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
01-20
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络（DNN）中遇到的另外两个问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度值变得极小，导致深层神经元的权重更新缓慢，影响训练效果。这通常发生在使用sigmoid或tanh等饱和型激活函数时...
精选资源
深度学习基础3——过拟合欠拟合、梯度消失与梯度爆炸、常见循环神经网络
01-20
解决过拟合欠拟合的方法（1）权重缩减（2）丢弃法二、梯度消失与梯度爆炸1.消失与爆炸2.随机初始化3.影响模型效果的其他因素三、循环神经网络进阶1.门控循环神经网络/门控循环单元(GRU)2.LSTM:长短期记忆3.深度循环...
神经网络之解决梯度消失或爆炸.pdf
06-05
深度学习和神经网络解决梯度消失或爆炸问题 深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重大突破。神经网络的表达能力通常随着其网络深度呈指数增长，这一特性赋予了它很强的泛化能力。然而深层的网络也...
神经网络小记-梯度消失与梯度爆炸
qq_40140808的博客
06-27 1317
相反，当梯度爆炸时，梯度值在反向传播过程中逐渐增大，导致底层网络参数更新过大，造成不稳定的训练。在常见的饱和激活函数中，如Sigmoid函数和Tanh函数，当输入接近于正无穷大或负无穷小时，函数的输出会饱和到接近于1或-1，导数接近于零。这意味着当网络的输出位于饱和区域时，梯度的变化几乎为零，无法有效地传递和更新梯度，导致梯度消失的问题。这会导致网络无法进行正常的前向传播和反向传播。不稳定的更新：梯度爆炸使得参数的更新量非常大，可能会导致模型在每次更新时产生剧烈的波动，使网络参数无法稳定地收敛到最优解。
小结3：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
文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方法 过拟合问题（high variance） 过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。 （训练误差低 验证误差高） 产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有： 模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次 过多的变量特征 训练数据过少 如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数目 增加数据 正则化等 欠拟合问题（high bias） 欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果
出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案
weixin_34124939的博客
03-18 205
在学习李宏毅老师机器学习的相关视频时，课下做了一个有关神经网络的小Demo,但是运行效果总是不尽人意，上网查询资料，才发现是梯度爆炸和梯度消失惹的祸。今天就让我们一起来学习一下梯度消失与梯度爆炸的概念、产生原因以及该如何解决。 目录 1.梯度消失与梯度爆炸的概念 2.梯度消失与梯度爆炸的产生原因 3.梯度消失与梯度爆炸的解决方案 首先让我们先来了解一个概念：什么是梯度不稳定呢？...
循环神经网络中梯度爆炸的原因
qq_43282170的博客
03-28 1477
循环神经网络中梯度爆炸的原因
深层网络梯度消失-爆炸原因
alex1801
08-17 3457
网上有很多关于梯度消失-爆炸这方面的文章，相似的也比较多，最近对不同文章进行整理，修改部分文章公式错误，形成整理。 1、概念 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
＜美团＞深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？
09-26 947
梯度消失产生的主要原因有：一是使用了深层网络，二是采用了不合适的损失函数。 （1）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。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，也就是梯度消失。 （2）
【神经网络深度学习】--梯度消失and爆炸的原因及解决方案
TU商的博客
10-21 4425
具体来说就是反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重，举个简单例子： 正向传播中f3=f2(wT∗x+b)，那么反向传播中，∂f2∂x=∂f2∂f1w，反向传播式子中有w的存在，所以w的大小影响了梯度的消失和爆炸，batchnorm就是通过对每一层的输出做scale和shift的方法，通过一定的规范化手段，所以产生影响的就是刚刚提的三个因素。所以 |σ′(z)w|≤0.25 ，多个小于1的数连乘之后，那将会越来越小，导致靠近输入层的层的权重的偏导几乎为0，也就是说几乎不更新，这就是梯度消失的根本原因。
梯度爆炸和梯度消失的本质原因
lujiandong1的专栏
11-24 2万+
在本章中，我们尝试使用我们犹如苦力般的学习算法——基于反向传播随机梯度下降来训练深度网络。但是这会产生问题，因为我们的深度神经网络并不能比浅层网络性能好太多。 1、如果说,深度学习的训练过程中遇到了梯度发散，也即前面的层学习正常，后面层的权重基本上不进行更新，导致的是后面的层基本上学习不到东西。那么其实，后面的层的参数基本上就是我们的随机初始化后的参数，相当于对输入的样本同一做了一个映射。只是后
梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案
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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...
神经网络梯度爆炸、梯度消失原因及解决方案
benben044的专栏
10-17 1590
梯度消失、梯度爆炸的原因及解决方案
为什么深度神经网络容易出现梯度消失和梯度爆炸问题？
最新发布
06-07
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在训练过程中可能会遇到梯度消失和梯度爆炸这两种问题，这些问题源于反向传播算法的工作机制以及深层网络中的激活函数特性。 1. 梯度消失（Vanishing Gradient）: 当...
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