精华内容
下载资源
问答
  • 但是随着人们的研究发现,更深的网络居然会使得网络效果变差,这也就是网络的退化,而梯度消失则是导致网络退化的一个重要因素。何凯明提出的ResNet正是解决了问题,将14年VGG的19层网络提高到了ResNet惊人的152层,...

    一、 引言

    ​ 残差网络(ResNet)是何凯明在2015年提出的。可以说该网络模型的提出是CNN图像史上的里程碑事件。它解决了当时传统CNN网络发展所遇到的瓶颈——网络深度问题。当时,人们普遍认为网络的深度越深,网络的效果会越好。但是随着人们的研究发现,更深的网络居然会使得网络效果变差,这也就是网络的退化,而梯度消失则是导致网络退化的一个重要因素。何凯明提出的ResNet正是解决了问题,将14年VGG的19层网络提高到了ResNet惊人的152层,并且获得了更好的网络效果。

    img

    二、梯度消失:

    ​ 当一个深层网络的激活函数全部采用sigmod函数时,会导致梯度消失的出现。可以从数学角度计算一下为什么会出现梯度消失(非严格证明)。

    ​ 假设一个最简单的网络,如图。

    img

    ​ 其中, X i X_{i} Xi X i + 1 X_{i+1} Xi+1为网络中某一较浅层的输入输出( X i + 1 X_{i+1} Xi+1 同时为下一层的输入), X i X_{i} Xi为某一深层的输出,F()为层内的映射,记Sigmod函数为S()。由此可得:

    img

    更新梯度时:

    img

    ​ sigmod函数的导数图像为:

    img

    ​ 由图像可知, S n ′ S_{n}^{\prime} Sn 的取值范围是[0,0.25],也就是当越浅层(式中 S n ′ S_{n}^{\prime} Sn项数越多),梯度值越接近0,也就造成了梯度消失,浅层参数更新困难。

    三、残差网络如何解决梯度消失:

    ​ 残差网络是由许多具有相似结构的部分组成的,每一部分通常被称为“残差块”,如下图,其中F(x)表示残差函数。残差网络的精妙之处在于它把对于完整的输出的学习问题归结于对于残差的学习(Residual Learning)问题。何凯明有这样想法的灵感来源于如果只把浅层的输出做恒等映射(即F(X)=0)输入到深层,这样网络加深也并不会出现网络退化。所以,他在网络中加入了“短路”机制,并且这样不但解决了梯度消失问题,同时也提高了计算效率,可以从数学角度分析一下为什么会有这样的效果(非严格证明)。

    img

    ​ 与2中类似,设 X i X_{i} Xi X i + 1 X_{i+1} Xi+1为网络中某一较浅层残差块的输入输出 ( X i + 1 X_{i+1} Xi+1同时为下一残差块的输入), X i X_{i} Xi为某一深层残差块的输出(可以把一个残差块理解为网络的一层),残差函数记为F(),记relu函数为r()(假设每一残差块的输入输出都为正),由此可得:

    img

    img

    ​ … … …

    img

    ​ 更新梯度时:

    img

    ​ 从结果可以看出,因为有“1”的存在,高层的梯度可以直接传递到低层,有效防止了梯度消失的情况。并且对比2中推出的公式可以发现,残差网络在更新梯度时把一些乘法转变为了加法,同时也提高了计算效率。

    展开全文
  • 在深度网络中,网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求 Loss 对某个...可通过以下方法解决梯度消失问题: 1. 选用合适的激活函数。比如 ReLU 或者 Leaky ReLU。因为像 Sigmoid 和 Tanh 这样的激活函数,会.
    在深度网络中,网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求 Loss 对某个参数 的偏导数,然后进行参数更新的。因此造成梯度消失的原因主要有两个:1.当网络层 数很深,而当前的参数所在层又靠近网络的输入时,求导链就会非常长;2.如果其中的某些中间结果的值很小,并经过链式的累成作用,最终求得的梯度值就会接近于零,而导致参数得不到更新。

     可通过以下方法解决梯度消失的问题:

    1. 选用合适的激活函数。比如 ReLU 或者 Leaky ReLU。因为像 Sigmoid 和 Tanh 这样的激活函数,会出现比较大的梯度饱和区域,使得梯度的取值接近于 0。

    2. 采用 Batch Normalization 层,对网络中计算得到中间值进行归一化,使得中 间计算结果的取值在均值为 0,方差为 1 这样的分布内。那么此时,在 sigmoid 和 tanh 中,函数取值处于中间变化较大的部分,梯度取值也相对较大,从而 可以防止过拟合。

    3. 使用残差结构,残差结构相当于给靠近输入端的网络层提供了一个与靠近输出 端层的直连操作。在反向传播计算时,减少了梯度传播的路径长度,以缓解梯 度消失的问题。

    4. 在 RNN 网络中,可以通过使用 LSTM(long-short term memory networks)长 短时记忆网络,来解决信息遗忘和梯度传播的问题

    展开全文
  • 再训练算法时 发现梯度输出为none 试了好几次 从源头找原因 最后得出的loss 一定要是 grad_fn=sumbackward 类似的类型 不然他没有梯度 再次记录

    再训练算法时 发现梯度输出为none 试了好几次 从源头找原因

     

     最后得出的loss 一定要是 grad_fn=sumbackward 类似的类型 

    不然他没有梯度

    再次记录

    展开全文
  • 不存在梯度消失问题的量子卷积神经网络 先来看看什么是量子卷积神经网络。 它由哈佛大学于2019年提出,是一种特殊的量子神经网络,涉及一系列卷积层和池化层交错,在保留相关数据特征信息的同时减少了量子比特的...
    丰色 发自 凹非寺
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    量子计算机上的机器学习,也就是量子神经网络(QNN),有许多传统神经网络望尘莫及的潜力,比如量子数据分析。

    然而许多QNN架构,没法对大型问题进行训练,因为它们都存在着“贫瘠高原”(barren plateau),也就是随系统规模增大梯度呈指数级消失的问题。

    这无疑当头一盆冷水。

    克服不了这个问题,就没法挖掘量子计算机在人工智能应用中的全部潜力。

    好在,来自美国阿拉莫斯实验室(LANL)的科学家经过分析发现,最新提出的量子卷积神经网络 (QCNN),不会出现梯度消失

    9d5580dc8fa69c29120392c9371cb6f3.png

    这一发现无疑具有巨大的突破性,可以为量子人工智能在材料发现等应用的研究之路清除障碍。

    不存在梯度消失问题的量子卷积神经网络

    先来看看什么是量子卷积神经网络。

    它由哈佛大学于2019年提出,是一种特殊的量子神经网络,涉及一系列卷积层和池化层交错,在保留相关数据特征信息的同时减少了量子比特的数量。

    a6450aa9bce558a6d09aca07443c2508.png

    QCNN可用于纠错、量子相位检测和图像识别等方面。

    1967a8c7da4b3cd52c253714018aa0af.png
     QCNN概念图

    来自阿拉莫斯实验室的研究人员一直在研究如何减轻量子神经网络中“贫瘠高原”的影响,但一直缺乏完全规避该问题的方法。

    ps.之所以在量子计算机中叫“贫瘠高原”,是因为它和普通神经网络中的梯度消失还不能说是完全一模一样。

    “贫瘠高原”是指当量子计算机的比特数目较大时,当前量子神经网络的框架很容易变得无法有效进行训练,其目标函数会变得很平,导致梯度太低难以继续训练。

    9aa6423820e776f2544fd77fda9c63ff.png

    回到此项研究,这次研究人员针对以下两个假设严格分析了QCNN成本函数梯度的scaling:

    (1) QCNN中的所有2-qubit单元形成独立不相关的2-designs(用低深度量子电路可轻松满足);

    (2)成本函数相对于输入密度矩阵是线性的。

    最终,在这两个假设下,他们证明了成本函数偏导数的方差随着系统大小消失的速度并不比多项式快。

    这意味着成本函数landscape中不会表现出“贫瘠高原”,因此QCNN体系结构可以在参数的随机初始化下进行训练——这可是许多QNN体系结构都不能做到的。

    dd5f3854300897a437da5ac6e2a85fa3.png

    ps.证明过程采用了一种新的图形表示方法,也涉及了较复杂的推导,感兴趣的可以查看论文。

    研究人员表示,这样的QCNN是可以短期内实现量子计算机机器学习优势的候选框架。

    具体的例子比如,将陶瓷材料作为高温超导体改善磁悬浮列车等无摩擦运输时,需要筛选给定材料各种状态的大量相(phase)数据集,并将这些状态与相位关联,以确定高温超导的最佳状态。

    但这种事情普通计算机上的神经网络根本没法做到,而量子神经网络在未来就可以。

    论文地址:
    https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.041011

    参考链接:
    https://phys.org/news/2021-10-breakthrough-proof-path-quantum-ai.html

    展开全文
  • 最近面试被问到了LSTM为什么能够解决long-range dependency的问题,回答这个问题实际上需要把BPTT公式写出来,在这篇博文中我们进行了部分推导习翔宇:RNN Part 3-RNN中的BPTT算法和梯度消失问题​zhuanlan.zhihu....
  • 为什么LSTM可以缓解梯度消失

    千次阅读 多人点赞 2021-03-10 23:20:55
      早些时候写了一篇关于RNN/LSTM的博客,介绍了RNN、LSTM的基本原理,其中提到了RNN梯度消失问题,借机引出了LSTM。当时的文章中只写到了LSTM可以缓解梯度消失,但没有写明原因,原因是当时太想当然了,没有仔细...
  • RNN:产生梯度消失或者爆炸的原因: 跟随时间序列连续相乘,当w>1时,造成w变化很小,但时间序列后面的y值会变化较大,这样也就是偏导数较大,也就是梯度爆炸了。 当w<1,时,即使w从0.01变化到0.99,时间序列...
  • 激活函数与梯度消失

    2021-08-04 09:28:33
    因为现实生活中很多场景需要解决的都是非线性问题。而线性模型是有局限性的。比如一层线性神经网络就无法解决异或问题。 Sigmod sigmod:1/(1+e^-x) 是最经典的激活函数,一层的神经网络加上sigmod其实...
  • LSTM解决梯度消失问题

    2021-09-01 16:39:46
    梯度消失导致的问题其实是权重w几乎不更新,这样就很难找到一个合适的权重w,去映射输入值与输出值之间的关系。 - LSTM中神经元之间的连接不仅仅有h, 还有信息C, h在神经元之间的传递会经过sigmoid函数处理,但是C...
  • 作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址: ...第3章 梯度消失:参数的变化率接近与 3.1 什么是梯度消失和梯度弥散 3.2梯度的由来:反向传播..
  • 梯度消失/爆炸是困扰深度神经网络的大问题,ResNet和BatchNormalization的原理在网上已有不少文章介绍,但是从文章的跟帖评论中可以看出,很多细节问题仍存在争论。比如说:(1)梯度消失是由sigmoid引起的吗?(2)...
  • tanh的导数总是小于1 的, 如果Ws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Ws很大, 上述公式会越来越趋向于无穷, 这就产生了梯度爆炸. LSTM...
  • 梯度困区 Seq2Seq模型 何去何从 模型之外 RNN概述 为什么它叫做递归神经网络呢?与其他网络有何不同?接下来用简单例子阐述: 这是比较简单的示意图,比如说一个网络只有一层,那么,那一层代表的函数方法就是这个...
  • 在做Pytorch 手写体识别实验时,遇到程序跑多次后,仅设置4层卷积,就出现了梯度消失问题。 根据书中撰写,卷积层数应该在10层的时候,有较好的运行效果,但是运行参考书的代码历程同样出现了该问题。 书中的源...
  • 梯度消失,爆炸产生原因: 求和操作其实不影响,主要是是看乘法操作就可以说明问题 所以,总结一下,为什么会发生梯度爆炸和消失: 本质上是因为神经网络的更新方法,梯度消失是因为反向传播过程中对梯度的求解...
  • 文章目录RNN 梯度消失&梯度爆炸1. 深层网络角度解释梯度消失和梯度爆炸2. 激活函数角度解释梯度消失和梯度爆炸3. RNN中的梯度消失和CNN的梯度消失有区别4. 梯度消失、爆炸的解决方案4.1 梯度爆炸的解决方案4.2 ...
  • TensorFlow2 手把手教你避开梯度消失和梯度爆炸

    千次阅读 多人点赞 2021-06-11 10:25:34
    TensorFlow2 手把手教你避开梯度消失和梯度爆炸.
  • 记录一种解决梯度爆炸/消失的解决办法,后续出现类似情况再进行增补 1. 正文 1.1 介绍 1.1.1 背景 训练过程中,出现损失为nan了,知道情况不妙了,如下 1.1.2 用tensorboard记录下梯度情况 说明: 数据比较大,所以...
  • 当存在过多的层时,就会出现梯度不稳定场景,比如梯度消失和梯度爆炸。所以梯度消失和梯度爆炸属于梯度不稳定的范畴。 (2)梯度消失和梯度爆炸 BP算法基于梯度下降策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整,计
  • LSTM可以用来解决梯度消失问题。 温馨提示:在简单RNN中随机初始化参数时使用sigmoid激活函数会比使用ReLU效果更好一些,但是使用单位矩阵初始化参数时ReLU激活函数会比sigmoid激活函数效果要好。 今日学习任务 学习...
  • 梯度消失 与梯度为0有关。表现为只在后层学习,浅层不学习,浅层梯度基本无,权重改变量小,收敛慢,训练速度慢。 原因: 采用了不适合的激活函数,导致链式法则累乘时被0影响。 模型在训练的过程中,会不断调整...
  • 事实证明,当时流行的激活函数和权值初始化技术直接促成了所谓的梯度消失/爆炸问题。 简而言之,这是当梯度开始减少或增加太多时,就无法进行训练了。 饱和的激活函数 在广泛采用现在无处不在的ReLU函数及其变体之前...
  • 1.梯度消失 梯度消失:梯度太小,无法进行参数的更新,梯度小到数据类型无法表示出现NAN 梯度爆炸:梯度太大,大到数据类型无法表示,出现NAN 假设我们有四层极简神经网络:每层只有一个神经元 获取的w1的梯度有...
  • 1、为什么要使用更深层次的网络? 从理论上来讲,加深深度学习网络可以提升性能。深度网络以端到端的多层方式集成了低/中/高层特征和分类器,且特征的层次可通过加深网络层次的...2、梯度消失 or 爆炸 但网络加深..
  • 网络层数越多,模型训练的时候便越容易出现 梯度消失(gradient vanish) 和 梯度爆炸(gradient explod) 这种梯度不稳定的问题。假设现在有一个含有3层隐含层的神经网络: **梯度消失发生时的表现是:**靠近输出层的...
  • **而且当D无线接近最优解时,生成器的梯度消失越严重,则训练越困难。 重新定义的目标函数 其中lb是指log 2,结合前面提到的算法,该式子可以转换为 其中式10,要求两个分布的概率相同,但式11,要求两个分布不一样,...
  • 2,怎么解决梯度消失问题 BN Relu 使用 ReLU、LReLU、ELU、maxout 等激活函数 sigmoid函数的梯度随着x的增大或减小和消失,而ReLU不会。 使用批规范化 通过规范化操作将输出信号xx规范化到均值为0,方差为1保证网络...
  • 那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0 可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况,也可以用Batch Normalization解决这个问题。 (2)梯度膨胀 :根据链式法则,如果每一...
  • 和CNN等深度神经网络梯度消失的原因不同,RNN中所谓的梯度消失并不是真正意义上的梯度消失,准确的说应该是梯度消散 RNN 中同样的优化参数在各个时刻共享,最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和;较远时刻的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 33,399
精华内容 13,359
关键字:

梯度消失问题