什么是梯度消失和梯度爆炸 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。

散度和梯度有什么区别吗？

梯度是一个向量，其大小是该点函数的最大变化率，即该点的最大方向导数。梯度的方向是点的最大方向导数的方向，即垂直于等值线（面）的方向，该方向指向函数的递增方向。散度是指流体运动时单位体积的变化率。简言之，运动中的流体集中区是收敛区，而运动中的流体发散区是发散区。这种计算也被称为“点乘”。散度是一个标量，表示通量源密度。当散度为零时，意味着它是一个被动场；当散度不为零时，意味着它是一个主动场（有正源或负源）。梯度可以理解为：对于一座山，每个点的高度是一个标量场。那么，某一点的海拔在山顶方向上的变化率就是梯度。标量场是连续的，当然梯度是连续倾斜的。梯度可以用7个建筑物的形式来表示，但用张量的形式更为简洁：即“φ，I”，其中“，”表示常微分，I=1，2，3（三维）表示空间三个方向的微分分量。散度可以理解为流场中每个方向上速度V的变化率之和，它是一个标量。根据这个定义，如果在流场中取一个很小的空间，其散度不为零，则表示有流体的流入或流出。当散度为零时，意味着小空间中的流体是连续的，没有多余的流体流入。因此，连续体的连续形式为零。

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