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非线性多元函数
那么在这样一个公式中，我们都知道，计算梯度的时候是链式求导，比如一个只有4个隐层的网络：
图中是一个四层的全连接网络，假设最简单的情况，激活函数为
sigmoid的导数最大值为1/4，在求梯度的过程中，很容易出现梯度消失的情况。发生梯度爆炸的情况是w > 4才可能发生。relu可以避免这些。
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非线性多元函数
那么在这样一个公式中，我们都知道，计算梯度的时候是链式求导，比如一个只有4个隐层的网络：
sigmoid的导数最大值为1/4，在求梯度的过程中，很容易出现梯度消失的情况。发生梯度爆炸的情况是w > 4才可能发生。relu可以避免这些。
Q1:如何理解神经网络中的梯度消失和梯度爆炸？如何解决梯度消失和梯度爆炸？Q2：学习调用keras中的预训练模型（...
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...
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...
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...
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...
梯度消失和梯度爆炸 exploding 使用 gradient clipping 后期缩小学习步骤 VANISHI...
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...
RNN中梯度消失和梯度爆炸的原因https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529
本文标题：梯度消失和梯度爆炸
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yyrpbftx.html
网友评论