反向传播的迭代公式为
其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为
导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。
解决方法：BN，ResNet，权重正则（爆炸），换激活函数
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1.原因 神经网络为什么会出现梯度消失和梯度爆炸的问题，根源是反向传播。一般整个深度神经网络可以视为一个复合的...
通常来说，梯度爆炸更容易处理一些。因为梯度爆炸的时候，我们的程序会收到NaN错误。我们也可以设置一个梯度阈值，当梯...
https://mp.weixin.qq.com/s/_b-h2r094RZ3EH_XNuKRYQ
1、简介在反向传播的过程中，需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么会随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆...
本文标题：2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/lstimqtx.html
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