LSTM如何解决梯度消失或爆炸的?
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528
哪些问题?
- 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新,也就停止了学习。
- 梯度爆炸会使得学习不稳定, 参数变化太大导致无法获取最优参数。
- 在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会导致网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。
- 在循环神经网络(RNN)中,梯度爆炸会导致网络不稳定,使得网络无法从训练数据中得到很好的学习,最好的结果是网络不能在长输入数据序列上学习。
3. 原因何在?
让我们以一个很简单的例子分析一下,这样便于理解。
如上图,是一个每层只有一个神经元的神经网络,且每一层的激活函数为sigmoid,则有:
( 是sigmoid函数)。
我们根据反向传播算法有:
而sigmoid函数的导数公式为: 它的图形曲线为:
由上可见,sigmoid函数的导数 的最大值为 ,通常我们会将权重初始值 初始化为为小于1的随机值,因此我们可以得到 ,随着层数的增多,那么求导结果 越小,这也就导致了梯度消失问题。
那么如果我们设置初始权重 较大,那么会有 ,造成梯度太大(也就是下降的步伐太大),这也是造成梯度爆炸的原因。
总之,无论是梯度消失还是梯度爆炸,都是源于网络结构太深,造成网络权重不稳定,从本质上来讲是因为梯度反向传播中的连乘效应。
4. RNN中的梯度消失,爆炸问题
参考:RNN梯度消失和爆炸的原因, 这篇文章是我看到讲的最清楚的了,在这里添加一些我的思考, 若侵立删。
我们给定一个三个时间的RNN单元,如下:
我们假设最左端的输入 为给定值, 且神经元中没有激活函数(便于分析), 则前向过程如下:
在 时刻, 损失函数为 ,那么如果我们要训练RNN时, 实际上就是是对 求偏导, 并不断调整它们以使得 尽可能达到最小(参见反向传播算法与梯度下降算法)。
那么我们得到以下公式:
将上述偏导公式与第三节中的公式比较,我们发现, 随着神经网络层数的加深对 而言并没有什么影响, 而对 会随着时间序列的拉长而产生梯度消失和梯度爆炸问题。
根据上述分析整理一下公式可得, 对于任意时刻t对 求偏导的公式为:
我们发现, 导致梯度消失和爆炸的就在于 , 而加上激活函数后的S的表达式为:
那么则有:
而在这个公式中, tanh的导数总是小于1 的, 如果 也是一个大于0小于1的值, 那么随着t的增大, 上述公式的值越来越趋近于0, 这就导致了梯度消失问题。 那么如果 很大, 上述公式会越来越趋向于无穷, 这就产生了梯度爆炸。
5. 为什么LSTM能解决梯度问题?
在阅读此篇文章之前,确保自己对LSTM的三门机制有一定了解, 参见:LSTM:RNN最常用的变体
从上述中我们知道, RNN产生梯度消失与梯度爆炸的原因就在于 , 如果我们能够将这一坨东西去掉, 我们的不就解决掉梯度问题了吗。 LSTM通过门机制来解决了这个问题。
我们先从LSTM的三个门公式出发:
- 遗忘门:
- 输入门:
- 输出门:
- 当前单元状态 :
- 当前时刻的隐层输出:
我们注意到, 首先三个门的激活函数是sigmoid, 这也就意味着这三个门的输出要么接近于0 , 要么接近于1。这就使得 是非0即1的,当门为1时, 梯度能够很好的在LSTM中传递,很大程度上减轻了梯度消失发生的概率, 当门为0时,说明上一时刻的信息对当前时刻没有影响, 我们也就没有必要传递梯度回去来更新参数了。所以, 这就是为什么通过门机制就能够解决梯度的原因: 使得单元间的传递 为0 或 1。
https://blog.csdn.net/hx14301009/article/details/80401227 里提到还有CEC。
则梯度会随着反向传播层数的增加而呈指数增长,导致梯度爆炸。
如果对于所有的 有
则在经过多层的传播后,梯度会趋向于0,导致梯度弥散(消失)。
Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在他们提出 Long Short Term Memory 的文章里讲到,为了避免梯度弥散和梯度爆炸,一个 naive 的方法就是强行让 error flow 变成一个常数:
就是RNN里自己到自己的连接。他们把这样得到的模块叫做CEC(constant error carrousel),很显然由于上面那个约束条件的存在,这个CEC模块是线性的。这就是LSTM处理梯度消失的问题的动机。
通俗地讲:RNN中,每个记忆单元h_t-1都会乘上一个W和激活函数的导数,这种连乘使得记忆衰减的很快,而LSTM是通过记忆和当前输入"相加",使得之前的记忆会继续存在而不是受到乘法的影响而部分“消失”,因此不会衰减。但是这种naive的做法太直白了,实际上就是个线性模型,在学习效果上不够好,因此LSTM引入了那3个门:
作者说所有“gradient based”的方法在权重更新都会遇到两个问题:
input weight conflict 和 output weight conflict
大意就是对于神经元的权重 ,不同的数据 所带来的更新是不同的,这样可能会引起冲突(比如有些输入想让权重变小,有些想让它变大)。网络可能需要选择性地“忘记”某些输入,以及“屏蔽”某些输出以免影响下一层的权重更新。为了解决这些问题就提出了“门”。
举个例子:在英文短语中,主语对谓语的状态具有影响,而如果之前同时出现过第一人称和第三人称,那么这两个记忆对当前谓语就会有不同的影响,为了避免这种矛盾,我们希望网络可以忘记一些记忆来屏蔽某些不需要的影响。
因为LSTM对记忆的操作是相加的,线性的,使得不同时序的记忆对当前的影响相同,为了让不同时序的记忆对当前影响变得可控,LSTM引入了输入门和输出门,之后又有人对LSTM进行了扩展,引入了遗忘门。
总结一下:LSTM把原本RNN的单元改造成一个叫做CEC的部件,这个部件保证了误差将以常数的形式在网络中流动 ,并在此基础上添加输入门和输出门使得模型变成非线性的,并可以调整不同时序的输出对模型后续动作的影响。
LSTM如何解决梯度消失或爆炸的?的更多相关文章
- RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题
RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为 . 则对于一 ...
- 讨论LSTM和RNN梯度消失问题
1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数)
- [ DLPytorch ] 循环神经网络进阶&拟合问题&梯度消失与爆炸
循环神经网络进阶 BPTT 反向传播过程中,训练模型通常需要模型参数的梯度. \[ \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}} = \sum_{t= ...
- RNN、LSTM介绍以及梯度消失问题讲解
写在最前面,感谢这两篇文章,基本上的框架是从这两篇文章中得到的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ...
- 梯度消失&&梯度爆炸
转载自: https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案. ...
- LSTM及其变种及其克服梯度消失
本宝宝又转了一篇博文,但是真的很好懂啊: 写在前面:知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因: 上面说到,LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的.关于 ...
- RNN神经网络产生梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案
1.RNN模型结构 循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出.也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,隐藏 ...
- 梯度消失(vanishing gradient)和梯度爆炸(exploding gradient)
转自https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78283043 神经网络中梯度不稳定的根本原因:在于前层上的梯度的计算来自于后层上梯度的乘积( ...
- 梯度消失(vanishing gradient)与梯度爆炸(exploding gradient)问题
(1)梯度不稳定问题: 什么是梯度不稳定问题:深度神经网络中的梯度不稳定性,前面层中的梯度或会消失,或会爆炸. 原因:前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积.当存在过多的层次时,就出现了内在本质上 ...
随机推荐
- 初始化vue项目,报错This is probably not a problem with npm,there is likely additional logging output above
https://blog.csdn.net/ink_if/article/details/79015811 参考别人的博客 初始化项目,vue init webpack-simple demo 然后n ...
- 【JVM】-NO.112.JVM.2 -【JDK11 HashMap详解-2-tab[i = (n - 1) & hash])剖析】
Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of ...
- solr6.5.1搜索引擎的部署
目录结构如下: 6.5.1版本的solr已经集成有jetty服务器(在server目录下),所以可以直接启动solr应用. 1.java环境配置好(这里不再累赘). 2.打开cmd,路径切换到bin目 ...
- i++与++i区别
++i:先执行i加1,再执行语句; i++:先执行语句,再i加1; 后置自操作:先把自己所保存的值留下来,然后改变自己,自己给别人的值是原来的值: 前置自操作:先把自己改变,然后把改变后的值给别人. ...
- CentOS 7 之 Systemd 入门教程:命令篇
Systemd 是 Linux 系统工具,用来启动守护进程,已成为大多数发行版的标准配置 历史上,Linux 的启动一直采用init进程 下面的命令用来启动服务 [root@DaMoWang ~]# ...
- c#中退出WinForm程序包括有很多方法,如:this.Close(); Application.Exit();Application.ExitThread(); System.Environment.Exit(0);
本文实例总结了C#中WinForm程序退出方法技巧.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在c#中退出WinForm程序包括有很多方法,如:this.Close(); Application.Exit ...
- Python手势识别
这是借鉴了github上的一个源程序,参考源:https://github.com/lzane/Fingers-Detection-using-OpenCV-and-Python 自己在这个基础上做了 ...
- Android内存泄漏的检测流程、捕捉以及分析
https://blog.csdn.net/qq_20280683/article/details/77964208 Android内存泄漏的检测流程.捕捉以及分析 简述: 一个APP的性能,重度关乎 ...
- saltstack 安装
centos 6.5 saltstack 2015.5.10 (Lithium) tips:上个版本2015.5.3或者5.5有个bug,Python调用salt的unzip模块报错: 安装 在配置了 ...
- Ansible 的安装
On Fedora: $ sudo dnf install ansible On RHEL and CentOS: $ sudo yum install ansible On Ubuntu: $ su ...