因此，解决梯度消失和梯度爆炸问题是深度学习的必修课。 接下来我们就来实际看一下梯度消失和梯度爆炸出现的原因。 梯度爆炸原因2023 本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度... 梯度爆炸原因 此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优，此方法有一定的好处，（其实Bert-Finetune就是这个原理）。
非线性：众所周知，与线性函数相比，非线性改进了神经网络的训练。 这主要是由于非线性激活函数允许ANN分离高维非线性数据，而不是被限制在线性空间。 2、选择高效算法：使用更高效的算法来加速模型的训练和推理过程，例如使用基于深度学习的算法，可以比传统机器学习算法更快地训练和预测。 2、对于每个 mini-batch 中的每个输入变量，减去均值，再除以标准差，从而得到归一化的结果。 这样就会突出个别数据的主要特征的同时缩小所需要学习的数据的大小，既有利于模型的学习又有利于数据的计算。 如果接近输出层的激活函数求导后梯度值大于1，那么层数增多的时候，最终求出的梯度很容易指数级增长，就会产生梯度爆炸；相反，如果小于1，那么经过链式法则的连乘形式，也会很容易衰减至0，就会产生梯度消失。
梯度爆炸原因: 3 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数
梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显，他们在本质原理上其实是一样的。 链式法则是一个连乘的形式，当模型层数浅的时候可能看不出来，随着层数的加深，梯度将以指数形式变化。 梯度爆炸原因 在数学优化，统计学，计量经济学，决策理论，机器学习和计算神经科学等领域，损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。 GPT（Generative Pre-training Transformer，生成预训练变压器）是由OpenAI在2018年开发的一种语言模型【和Bert是类似的】，在广泛的自然语言处理任务中取得了最先进的结果。 它最初由Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans和Ilya Sutskever在2017年的一篇论文中介绍。
- 5、采用多尺度预测：采用多尺度预测的方法可以更有效地检测出前景目标。
- 简单的初始化方法可以加速训练，但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱。
- 如今深处互联网时代，你还是胡吃海塞式的么？
- 从理论上来讲，加深深度学习网络可以提升性能。
- 权重正则化（weithts regularization）解决梯度爆炸。
而Batch Normalization就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布。 其方向上的方向导数最大，其大小正好是此最大方向导数。 例如你站在山顶上，你可以转一圈，360度上都有方向，每个方向都存在一个导数，这叫方向导数。 所以梯度就是你站在山顶转一圈，找一个斜率最大的方向，这样你下山就很快。
梯度爆炸原因: 文章目录
因此，现在大家更愿意选择更稳定的ReLU系列函数作为激活函数。 梯度爆炸发生，参数更新过大，破坏了模型的稳定收敛；梯度消失发生时，参数更新过小，则是更新时几乎不会移动，导致模型无法学习。 如图所示，sigmoid函数是有界的，这是它受欢迎的原因。 然而，它受制于一个消失的梯度问题，神经网络越深，使用sigmoid作为激活函数对其进行训练的效果就越差。
从上图中，我们可以很容易看出，relu 函数的导数在正数部分是恒等于 1 的，因此在深层网络中使用 relu 激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题。 梯度消失或者爆炸，是由于梯度的链式求导法则所致，深层参数的导数会将每一层的导数累乘起来，所以会造成数值不稳定。 选择 relu 等分段线性激活函数，避免 sigmoid 或者 tanh 等非线性激活函数在饱和区梯度过小； 2. 采用 bn 等层规范，将每一层的输出控制在非饱和区。 梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况，看接下来的文章就知道了。 两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。
梯度爆炸原因: 梯度剪切、正则
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）梯度消失原因： 例如三个隐层、单 ... BatchNorm具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果,本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。 BatchNorm全名是batch normalization，简称BN，即批归一化，通过规范化操作将输出信号X归一化保证网络的稳定性。
虽然残差结构的提出主要是为了解决网络在深度加深时的退化问题，但是从figure 4可以看出，由于shortcut的存在，残差网络的输出对于输入求编导时，不管输出对于F是多少总有一个常数梯度1的存在，所以一定程度上解决了反向传播中梯度消失的问题。 通过我们之前第2点的介绍钟，我们知道在梯度反向传播过程中会有权重项。 Batchnorm就是通过对每一层的输出进行normalization，使得其输出分布更加均匀，消除了w带来的放大缩小的影响，进而解决梯度消失和爆炸的问题。 【导读】如今，反向传播算法（Backpropagation）可以说是神经网络模型的标配学习方法，可以在网络的学习过程中计算损失函数的偏导数，从而进一步用随机梯度...
梯度爆炸原因: 梯度消失问题解决方案
既然今天也没什么技术向的内容分享，那就随便聊聊吧，以一个入行3年多的测试小兵的角度，谈谈我的感受。 印象笔记mac版 同步问题_【杂谈】想成为机器学习学霸？ 先学会做笔记吧(Evernote,BoostNote,Leanote等)... ROIPool：ROIPool以给定的ROI将输入特征映射分割成固定大小的网格，然后在每个网格中取最大值，生成固定大小的输出。
目前通过梯度裁剪，batchnorm或者rule激活函数都可以缓解。 也是因为梯度消失和爆炸，有时候网络是不适合去做回归问题的。 梯度下降法要进行求导，多层网络的激活函数求复合导数时，每层的导数要相乘，如果导数小于 1，那么乘很多次之后就接近于零，就是梯度消失，如果导数大于 1，那么多次之后会非常大，就是梯度爆炸。 Relu 是在 0-1 区间是导数为 1 的线性函数，1 无论乘多少次还是 1，因此可以避免梯度爆炸和梯度消失的问题。 想要真正了解梯度爆炸和消失问题，必须手推反向传播，了解反向传播里梯度更新到底是怎么样更新的，所有问题都需要用数学表达式来说明，经过手推之后，便可分析出是什么原因导致的。
梯度爆炸原因: 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响
Batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1，保证网络的稳定性。 隐藏层之所称之为隐藏层，是因为在训练集中，这些中间结点的准确值我们是不知道到的，也就是说你看不见它们在训练集中应具有的值。 免责声明：本文仅代表文章作者的个人观点，与本站无关。 其原创性、真实性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容文字的真实性、完整性和原创性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并自行核实相关内容。
目前也有基于CNN的LSTM，感兴趣的可以尝试一下。 假设损失函数的数据空间是下图这样的，我们最优的权值就是为了寻找下图中的最小值点，对于这种数学寻找最小值问题，采用梯度下降的方法再适合不过了。 【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。
梯度爆炸原因: 梯度爆炸分析
经分析，原因在于粮食或蒸汽中水分较高时，对汽爆过程中的气压降低起明显的缓冲和阻碍作用。 实际操作中，物料的初始水分含量应低于16%，否则需增加辅助的降水措施。 为确定汽爆后哑籽粮形成的原因及其趋势，分别针对不同压力、不同水分含量、不同粮食种类进行汽爆，其效果见图14。
- 当我们的网络有很多层时，除非我们很小心，否则在某一层可能就会切断梯度。
- 它仅仅是循环神经网络趋向于很深（在我们这个例子中，深度与句子长度一样），这将会导致很多问题。
- 假设神经网络最后的损失为$ \mathcal$，反向求导过程需要计算$ \mathcal$对于所有参数的导数即$\frac$和$\frac$，然后利用梯度下降法等方法对参数进行更新。
- 在循环神经网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。
- 造成梯度爆炸这种原因是，如果一个权值初始值大于10，并且每层传值都大于1，如果网络很深则呈现指数型增长，梯度很大，更新的权值很大。
3、分类和定位：分类和定位是一种有效的解决前景少背景多的方法，它将目标检测任务分为两个部分：分类（判断是否有目标）和定位（确定目标的位置）。 在分类的步骤中，可以通过更有效地检测前景目标来减少背景图像。 1、图像增强：图像增强是一种有效的解决前景少背景多的方法，它可以通过增加或减少图像的噪声、添加变换、改变对比度、添加颜色、旋转和其他变换等来增加前景背景的特征差异。 相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。
梯度爆炸原因: 正则化
假设第一层的输入数据经过第一层的处理之后，得到第二层的输入数据。 这时候，第二层的输入数据相对第一层的数据分布，就会发生改变，所以这一个batch，第二层的参数更新是为了拟合第二层的输入数据的那个分布。 然而到了下一个batch，因为第一层的参数也改变了，所以第二层的输入数据的分布相比上一个batch，又不太一样了。 通过公式一可知，W越大，传到上一层的梯度就越大，连乘之后，就容易发生梯度爆炸，因此，对W做正则化就是约束W的取值，可以部分限制梯度爆炸的发生。 引言 学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。 梯度爆炸原因2023 那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。
表示的损失函数到达 L 的梯度，小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度，而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层，梯度不是直接传递过来的。 Relu思想很简单，如果激活函数的导数为1，那么就不存在梯度消失爆炸的问题了，每层的网络都可以得到相同的更新速度，relu就这样应运而生。 Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法。 梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的NaN权重值。 压力在调节晶体结构方面发挥着重要的作用[8-9]。
梯度爆炸原因: 原因
其思想也比较简单，训练时候设置一个阈值，梯度更新的时候，如果梯度超过阈值，那么就将梯度强制限制在该范围内，这时可以防止梯度爆炸。 设计最优激活函数 梯度爆炸原因2023 上一节强调了激活函数的选择取决于网络必须解决的任务及其在网络中的位置，如隐藏层或输出层。 因此，与其试图找到最佳激活函数，不如尝试击败我们使用的现有函数。
梯度爆炸原因: 7.4 解决方法
2、共享权重（Shared Weights）：在CNN中，卷移核具有一定的权重，这些权重在整个图像中是一致的，由此，卷移核可以保持对输入图像位置的不变性。 1、空间块（Spatial Blocks）：在卷移过程中，输入图像的像素会被划分为一系列的空间块，每个空间块的大小取决于卷移核的大小。 1、以每批输入的mini-batch 为单位，计算每个 mini-batch 中每个输入变量的均值和标准差。 在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。 当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。
梯度爆炸原因: 解决方案：
在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致NaN值。 网络层之间的梯度（值大于1.0）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸。 权重正则化（weithts regularization）解决梯度爆炸。 比较常见的是L1正则，和L2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化，比如在tensorflow中，若搭建网络的时候已经设置了正则化参数，调用layer层的时候，可以直接计算出正则损失。 上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。 我们发现，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。
梯度爆炸原因: 梯度弥散和梯度爆炸
在参数激活函数的情况下，这些函数在大多数机器学习任务中优于固定激活函数。 参数激活函数的优点是：通过添加参数，几乎可以用这种方式修改任何标准激活函数。 梯度爆炸原因2023 当然，添加的参数增加了计算的复杂性，但它会带来更好的性能，它们被用于最先进的深度学习架构。 经典激活函数 本节将描述人工神经网络中最常见的一些激活函数，它们的属性以及在常见机器学习任务中的性能。
梯度爆炸原因: 梯度消失的原因：
序列（句子）可以很长，可能20个词或者更多，因此你需要反向传播很多层。 实际上，许多人会在反向传播数步之后进行截断。 逻辑回归、感知机均只包含一个输入层以及一个输出层，只能处理线性可分问题。 如果在输入层与输出层之间加入一层到多层的隐藏层，就会得到神经网络结构。 可以看到在经过100次乘法运算后，矩阵内的值发生了爆炸性增长，这就是梯度爆炸。
剪切应力的加入可使HMX 分子中的基团产生与准静水压下不同的改变，形成不同的分子构型，当这种改变足够大时，甚至可以造成堆积方式的改变。 需要说明的是，本研究的相变过程只是非静水压环境下HMX 诸多相变路径中的一种，后续将继续对HMX 在非静水压环境下的其他相变路径进行探讨，并对HMX 晶体的相变规律进行总结。 本研究重点关注发生在13.9 和17.5 GPa 的相变。
梯度爆炸原因: 梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案
第二个梯度出现了连乘，也就是说越靠近输入层的权重，梯度消失或爆炸的问题越严重，可能就会消失会爆炸。 一句话总结一下，DNN中各个权重的梯度是独立的，该消失的就会消失，不会消失的就不会消失。 （人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。
梯度爆炸原因: 梯度消失产生的影响：
不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的... 为了保证训练和测试时每一层输出的期望值相同，若在训练时以概率p失活，那么在测试时需要对输出乘以(1-p),或者在训练时除以(1-p)。 梯度消失无论是笔试还是面试都是常客了，其实对应于梯度消失，还有一个梯度爆炸的概念，这又是什么导致的呢？ 下面我们将根据公式推导来解释何为梯度消失与梯度爆炸。
