梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）

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This instability is a fundamental problem for gradient-based learning in deep neural networks. vanishing exploding gradient problem

The unstable gradient problem: The fundamental problem here isn't so much the vanishing gradient problem or the exploding gradient problem. It's that the gradient in early layers is the product of terms from all the later layers. When there are many…

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的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸. (2)梯度消失(vanishing gradient problem): 原因:例如三个隐层.单神经元网络: 则可以得到: 然而,sigmoid方程的导数曲线为: 可以看到,sigmoid导数的最大值为1/4,通常abs(w)<1,则: 前面的层比后面的层梯度变…

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(链式法则).当层数很多时,就容易出现不稳定.下边3个隐含层为例: 其b1的梯度为: 加入激活函数为sigmoid,则其导数如下图: sigmoid导数σ'的最大值为1/4.同常一个权值w的取值范围为abs(w) < 1,则:|wjσ'(zj)| < 1/4,从而有: 从上式可以得出结论:前层比后层…

机器学习 —— 基础整理（八）循环神经网络的BPTT算法步骤整理；梯度消失与梯度爆炸

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}…

DL基础补全计划(五)---数值稳定性及参数初始化（梯度消失、梯度爆炸）

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=109) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言如果有计算机背景的相关童鞋,都应该知道数值计算中的上溢和下溢的问题.关于计算机中的数值表示,在我的<数与计算机 (编码.原码.反码.补码.移码.IEEE…

神经网络优化算法：Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，一篇就够了！

1. 训练误差和泛化误差机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现.如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更准确.这是为什么呢? 因为存在着训练误差和泛化误差: 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差. 泛化误差:模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似. 训练误差的期望小于或等于泛化误差.也就是说,⼀般情况下,由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测…

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…

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