梯度消失与梯度爆炸 ==> 如何选择随机初始权重

梯度消失与梯度爆炸当训练神经网络时,导数或坡度有时会变得非常大或非常小,甚至以指数方式变小,这加大了训练的难度这里忽略了常数项b.为了让z不会过大或者过小,思路是让w与n有关,且n越大,w应该越小才好.这样能够保证z不会过大.一种方法是在初始化w时,令其方差为.相应的python伪代码为: 如果激活函数是tanh,一般选择下面的初始化方法 w[l] = np.random.randn(n[l],n[l-1])*np.sqrt(1/n[l-1]) 如果激活函数是ReLU,权重w的初始化一般令其…

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测

梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion). 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差. 假设一个层数为$L$的多层感知机的第$l$层$\boldsymbol{H}^{(l)}$的权重参数为$\boldsymbol{W}^{(l)}$,输出层$\boldsymbol{H}^{(L)}$的权重参…

L14梯度消失、梯度爆炸

梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion). 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差. 假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)\boldsymbol{W}^{(l)}W(l),输出层H(L)\boldsymbol{H}^{(L)}…

L8梯度消失、梯度爆炸

houseprices数据下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1-szkkAALzzJJmCLlJ1aXGQ 提取码:9n9k 梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测代码地址:下载 https://download.csdn.net/download/xiuyu1860/12156343 梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion).…

Backpropagation Through Time (BPTT) 梯度消失与梯度爆炸

Backpropagation Through Time (BPTT) 梯度消失与梯度爆炸下面的图显示的是RNN的结果以及数据前向流动方向假设有 \[ \begin{split} h_t &= \tanh W\begin{pmatrix}x_t \\ h_{t-1}\end{pmatrix}\\ y_t &= F(h_t)\\ C_t &= L(y_t, \hat{y}_t) \end{split} \] 那么在反向传播时,假设我们要求的是 \[ \begin{split} \…

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,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上时刻隐藏层的输出.下图为RNN模型结构图: 2.RNN前向传播算法 RNN前向传播公式为: 其中: St为t时刻的隐含层状态值: Ot为t时刻的输出值: ①是隐含层计算公式,U是输入x的权重矩阵,St-1是t-1时刻的状态值,W是St-1作为输入的权重矩阵,$\…

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…

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)}…

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…

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络_深度学习的实用层面1.10_1.12/梯度消失/梯度爆炸/权重初始化

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.10 梯度消失和梯度爆炸当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你训练深度网络时,导数或坡度有时会变得非常大,或非常小,甚至以指数方式变小.这加大了训练的难度. 假设你正在训练一个很深的神经网络,并且将其权重命名为"W[1],W[2],W[3],W[4]......W[L]" 为了简化说明,我们选择激活函数为g(z)=z(线性激活函数),b[l]=0(即忽略偏置对神经网络的影响…

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.本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案.有基础的同鞋可以跳着阅读. 其中,梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分. - 预训练加微调 - 梯度剪切.权重正则(针对梯度爆炸) - 使…

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…

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…

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…

LSTM改善RNN梯度弥散和梯度爆炸问题

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…

深度拾遗(01) - 梯度爆炸/梯度消失/Batch Normal

什么是梯度爆炸/梯度消失? 深度神经网络训练的时候,采用的是反向传播方式,该方式使用链式求导,计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作,因此如果网络过深. 那么如果连乘的因子大部分小于1,最后乘积的结果可能趋于0,也就是梯度消失,后面的网络层的参数不发生变化. 那么如果连乘的因子大部分大于1,最后乘积可能趋于无穷,这就是梯度爆炸如何防止梯度消失? sigmoid容易发生,更换激活函数为 ReLU即可. 权重初始化用高斯初始化如何防止梯度爆炸? 1 设置梯度剪切阈值,如果超过了该阈值,直接将梯度置…

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 . 则对于一次训练任务的损失函数为 ,即每一时刻损失值的累加. 使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对 . . 以及求偏导,并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程. 现在假设我们我们的时间序列只有三段,t1,t2,t3. 我们只对t3时刻的求偏导(其他时刻类似): 可以看出对于求偏导并没有…

梯度消失 / 梯度爆炸以及Xavier初始化

2018-12-06 16:25:08 首先我们先来看一下求解梯度的公式,以下面三层的网络为例: 如果w初始化为大于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度爆炸的现象: 如果w初始化为小于1的数字,在深层神经网络计算梯度的时候就会出现梯度消失的现象: 那么该如何初始化权重值呢? z = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn 我们希望的是当n很大的时候,z的值不要过大. 其中一个方法就是通过修改方差的方法来完成这个操作,假设我们最初初始化的数值是N(0, 1…

ubuntu之路——day7.4 梯度爆炸和梯度消失、初始化权重、梯度的数值逼近和梯度检验

梯度爆炸和梯度消失: W[i] > 1:梯度爆炸(呈指数级增长) W[i] < 1:梯度消失(呈指数级衰减) *.注意此时的1指单位矩阵,W也是系数矩阵初始化权重: np.random.randn(shape)* np.sqrt(2/n[l-1]) Relu:np.sqrt(2/n[l-1]) Tanh:np.sqrt(1/n[l-1]) 其他的做法:np.sqrt(2/n[l-1]+n[l]) 梯度的数值逼近: 使用双边误差逼近比单边误差逼近更准确 f(θ+ε) - f(θ-ε) / 2ε…

[ 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=1}^T \text{prod}\left(\frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{o}_t}, \frac{\partial \boldsymbol{o}_t}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}}\right) = \sum_{t=1}…

[Deep Learning] 深度学习中消失的梯度

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

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 为什么会出现 Gradient Vanish,上面已经介绍的比较清楚了,本质原因就是因为矩阵高次幂导致的.下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient Vanish. 对于 LSTM,有如下公式模仿 RNN,我们来计算 ,有 <img src="https:…

[Machine Learning] 深度学习中消失的梯度

Recurrent Neural Network系列3--理解RNN的BPTT算法和梯度消失

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…