梯度消失的原因及解决方法 深度学习中的梯度消失和梯度爆炸是什么?有哪些方法可以解决?
深度学习中的梯度消失和梯度爆炸是什么?有哪些方法可以解决?
梯度消失的根源-深层神经网络和反向传播。目前,神经网络的优化方法都是基于bp算法的思想,即根据损失函数计算的误差,采用梯度bp算法来指导深度网络权值的更新和优化。
梯度消失和梯度爆炸。在两种情况下,梯度消失经常发生,一种是在深网络中,另一种是使用不适当的损失函数,如sigmoid。梯度爆炸通常发生在深度网络初始值和权重过大时。神经网络的反向传播是将函数的偏导数逐层相乘。因此,当神经网络的层很深时,最后一层的偏差会因为乘以许多小于1的偏导数而变得越来越小,最后趋于0,导致浅层的权值不更新,即梯度消失。由于梯度爆炸的初始权值过大,前一层的变化比后一层快,导致权值增加和溢出,导致Nan值的产生。
使用sigmoid激活函数时,梯度消失问题更常见,而梯度爆炸问题只发生在非常窄的范围内。
解决梯度消失问题的方法:添加BN层、使用不同的激活函数(relu)、使用剩余结构、使用LSTM网络结构等
解决梯度爆炸问题的方法:添加BN层、使用不同的激活函数、梯度剪切(限制梯度范围),权重正则化,使用LSTM网络,重新设计网络模型(减少层,学习)率,批量大小)
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人脑是怎么防止梯度消失和梯度爆炸的?
大脑中有近900亿个神经元。如此庞大的网络如何防止梯度消失和梯度爆炸?我认为,因为大脑不能一次激活所有的神经元,所以它把结果储存在远离大脑的地方。
人脑是如何工作的?
你给大脑一个图像,同时激活整个大脑吗?显然不是。大脑被分割了。然而,在遥远的地方存储信息只是人脑算法的一小部分,这与动物和人类惊人的识别能力无关。我认为更多的是关于短期记忆的储存(在它变成长期记忆之前)。
现在人们普遍认为人脑没有DNN这样的梯度返回机制。。。对生物学稍有了解就会发现神经元的传递是单向的。但是我们能有两个神经元,一个前馈一个反馈吗?目前的研究还没有发现。。。一般认为这一环节是一个循环结构(RNN)。其次,新生动物的比率可能不需要学习掌握很多基本的信息处理能力。例如,牛、羊和马生来就是要走路的。结果表明,它们的基因是预先编程的,具有一些基本的能力,如行走、运动和视觉,这是我们通过反向传播训练模型实现的。人类出生的原因看不清楚。现有的解释是,人类在出生时并没有完全发育,否则婴儿的头太大,无法顺利分娩。然而,大脑中肯定有一种机制来返回错误并改变突触重量。
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