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）
欢迎讨论
梯度下降算法是指什么神经网络？
梯度下降算法是一种在每一代中更新神经网络权值的方法。神经网络中的权值更新方法有很多种，不仅仅是这一种
LSTM（long-short-term memory）是一种长时记忆网络，是一种时间周期的神经网络。它适用于处理和预测时间序列中具有较长间隔和延迟的重要事件。长短时记忆（Long-short-term memory，LSTM）是一种特殊的RNN，主要用于解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。总之，LSTM比普通RNN在更长的序列中具有更好的性能。LSTM在科学技术中得到了广泛的应用。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别、图像识别、笔迹识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和库存、合成音乐等任务。
是一种处理时序数据的神经网络？
首先，感谢您的邀请。如果导数直接设为0，则只能输出局部最优解。梯度下降法可能存在多个局部最优解（导数为0的解），因此导数不能直接设为0。
另外，不是所有函数都能根据导数得到0点的值，实际情况可能是：1。可以求出每一点的导数值，但不能得到方程的直接解。2计算机更适合用循环迭代法求极值。
什么是梯度消失和梯度爆炸 什么是梯度爆炸 神经网络梯度消失怎么解决
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
