精华内容
下载资源
问答
  • 梯度消失的原因一般主要是:对于深度网络的激活函数的选择和全权初始化的问题 预防梯度消失的方法? 1、使用不同的激活函数,RELU,LRELU,ELU,maxout等激活函数 2、使用dropout, 3、使用批量处理规范化...

    梯度消失的原因一般主要是:对于深度网络的激活函数的选择和全权初始化的问题

     

    预防梯度消失的方法?

    1、使用不同的激活函数,RELU,LRELU,ELU,maxout等激活函数

    2、使用dropout,

    3、使用批量处理规范化(BatchNormlization)对各层输入归一

    4、使用残差网络(resnet)把高层特征和低层特征进行融合

    5、重新调整网络的结构

    6、适当调整学习率(learn Rate)

    7、适当的调整权重衰减率

     

     

     

    展开全文
  • 我们可以看到上式中,sigmoid的导数最大值0.25,而只有我们的权重持续符合abs(w)>4的时候,才会出现梯度爆炸的问题。 梯度消失和爆炸哪个更容易出现呢? 我们在日常实验或者科研项目中权重的设置基本上都是abs(w)...

    点击蓝字“视学算法”关注我哟

    加个“星标”,每日好文必达

    文末包邮送5本技术书给老读者

    阿广 · 家里蹲大学幼儿组编程赛参与奖

    我们知道深度神经网络中一个非常关键的问题是如何解决梯度消失和梯度爆炸。当我们看完深度神经网络之后,很多朋友不乏对梯度消失和梯度爆炸一头雾水、一知半解。所以阿广今天给大家彻底的讲一下神经网络中梯度消失和梯度爆炸。

    举个例子:下面是一个输入层,三个隐藏层,一个输出层的简单神经网络。

    如上图所示的神经网络,误差对b1的求导如下:

    其中

    我们假设激活函数使用的是sigmoid函数,如下图:

    sigmoid函数的导数最大值为0.25,如下图所示:

    通常abs(w)<1,所以可以得到下面的式子:

    从上式中不难看出,随着网络层数加大,从前面的层传递到后面的层梯度会越来越小,进而引起了梯度消失的问题。

    那么到底什么是梯度爆炸呢?

    我们可以看到上式中,sigmoid的导数最大值为0.25,而只有我们的权重持续符合abs(w)>4的时候,才会出现梯度爆炸的问题。

    梯度消失和爆炸哪个更容易出现呢?

    我们在日常实验或者科研项目中权重的设置基本上都是abs(w)<4,所以梯度消失更普遍。

    既然发现了梯度消失和梯度爆炸的问题,那么应该如何解决呢?

    1、更换激活函数,使用ReLU或者Maxout等激活函数替代sigmoid;

    2、例如ResNet中的残差网络(使用参数隔层传递),也可以有效的防止梯度消失的问题;

    3、使用Dropout策略;

    4、使用BatchNormlization对各层输入统一;

    5、调整学习率;

    6、调整权重衰减率;

    7、调整网络结构(例如残差网络等);

    8、等待各位开发。

    加个“星标”,欢迎留言!

    阿广 · 一个会讲段子的科学探索者

    如果有收获,欢迎转发给身边的朋友,也是对阿广最大的支持,后续会更新计算机视觉和深度学习、机器学习数学基础等系列文章,希望得到大家的支持和鼓励!

    如果不出什么意外情况,每周包邮五本书留言阅读最多分享最多老粉丝。本周中奖名单如下(详细中奖名单请看次条文章,中奖者请联系微信:872561826,并使用一条信息发给我所有信息:邮寄信息+想要哪本书):

    PS:特别感谢北京大学出版社赞助,下面部分图书参与了京东五折活动,欢迎购买。


    麻烦给我一个在看!

    展开全文
  •   神经网络中出现梯度消失或梯度爆炸主要的原因有各种各样的解释,主流的也就两种。一种是由于激活函数原因,另一种是网络层数太深导致反向传播过程中值会越来越...[1]为什么神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸? ...

      神经网络中出现梯度消失或梯度爆炸主要的原因有各种各样的解释,主流的也就两种。一种是由于激活函数原因,另一种是网络层数太深导致反向传播过程中值会越来越小,从而出现梯度爆炸问题。

    参考资料

    [1]为什么神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸?

    展开全文
  • 在CNN中,每一层的参数W1 ,W2,W3是互相独立的,W1 ,W2W3 进行连乘,一方面它们都是稀疏矩阵,另一方面W1 ,W2,W3 互不相同,很大程度上都能抵消掉梯度爆炸的影响,这就是为什么RNN比CNN更容易出现梯度消失或...

    在这里插入图片描述
    公式:
    在这里插入图片描述
    输出层
    ot表示输出值,输出层是一个全连接层与隐藏层的每一个节点连接,V是输出层的权重矩阵,g表示激活函数,
    循环层
    st 表示隐藏层的值,U是输入的权重矩阵,xt表示输入的值,W是上一时间步st-1作为当前时间步st的输入权重矩阵,f表示激活函数,
    从上述公式可知:st的值不仅仅取决于输入的x,还取决于st-1
    将st带入Ot的计算公式 得:
    在这里插入图片描述
    从上式可知循环网络的输出,和xt,xt-1,xt-3有关,这就是循环网络具有记忆的特性

    RNN的BPTT(Backpropagation Through Time)

    在这里插入图片描述

    • 前向计算每一个神经元的输出值
    • 反向计算每一个神经元的误差值,它是损失函数对神经元的加权输入求偏导数
    • 计算每一个权重的梯度
    • 利用梯度下降算法更新权重

    以S3的权重梯度反向传播为例推导
    在这里插入图片描述
    根据上述分析整理可得, 对于任意时刻t对W求偏导的公式为
    在这里插入图片描述
    总结:从S3的梯度计算结果可知,如果W是一个一个大于0小于1的数,随着时间步的增加,W将以指数级减小,也就是出现了梯度消失的现象,这也是为什么RNN不能捕获长文本序列之间语义的原因。,如果W是一个一个大于1的数,则W将以指数级增加,也就是出现了梯度爆炸的原因

    RNN的训练和CNN训练一样,同样适用BP算法的损失计算反向传播,区别是,RNN中参数U、V、W是共享的,并且在随机梯度下降算法中,每一步输出不仅仅依赖当前步的网络,而且还需要当前步之前时间步的网络,在CNN中,每一层的参数W1 ,W2,W3是互相独立的,W1 ,W2W3 进行连乘,一方面它们都是稀疏矩阵,另一方面W1 ,W2,W3 互不相同,很大程度上都能抵消掉梯度爆炸的影响,这就是为什么RNN会比CNN更容易出现梯度消失或爆炸的原因

    展开全文
  • 为什么sigmoid造成梯度消失

    万次阅读 多人点赞 2019-03-25 22:06:12
    梯度消失带来的影响,靠近输入层的参数几乎不能被更新,靠近输入层的layer预测结果不准确,产生对整个后面的影响,最后无法训练。 感谢观看,觉得不错的话可以考虑支持下我,用我的AI大师码0415在滴滴云上购买GPU/...
  • 1、激活函数的由来 从生物学上来说,是因为人脑的细胞接受刺激从而产生活动,首先需要一定的阈值,没有达到阈值...在这个情况下,当z很大或很小时都会趋近于0,造成梯度消失的现象。 引用知乎https://zhuanlan.zhi.
  • 网上有很多关于梯度消失-爆炸这方面的文章,相似的也比较多,最近对不同文章进行整理,修改部分文章公式错误,形成整理。...梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加变得越来越明显。在
  • 在梯度下降中, 随着算法反向的反馈, 梯度越来越小,最终没有变化,此时并没有收敛到比好的解,这就是梯度消失的问题。 梯度爆炸 梯度爆炸原理跟梯度消失一样,反向传播时,导数大于1,导致梯度增加。 解决方法 ...
  • 前言 梯度消失和梯度爆炸是深度网络训练过程中容易遇到的...梯度消失与梯度爆炸出现的原因基本一致,一般可能是网络层数过深、激活函数、损失函数设置与参数初始化问题。学过梯度下降理论就很好理解,无非就是求梯度...
  • 梯度消失和梯度爆炸问题详解

    千次阅读 2018-10-28 22:42:33
    1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数? 反向传播(用于优化神网参数):根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因:首先,深层网络由许多线性层和非线性层堆...
  • 本文简要介绍梯度消失 (gradient vanishing) 和梯度爆炸 (gradient exploding) 问题,并给出一些可行的解决方法。 神经网络在更新参数的过程中,使用反向传播 (Backpropagation) 算法求得各层网络的梯度,可以看作是...
  • 1 梯度消失和梯度爆炸产生的原因 https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/80790476 在神经其网络的参数训练过程中,BP(Back Propagation)算法非常重要。BP神经网络工作流程分两步:(1)正向传播输入信号...
  • 梯度消失与梯度爆炸

    2021-01-06 18:05:03
    层数比较多的神经网络模型在使用梯度下降法对误差进行反向传播时会出现梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显。 例如,对于图所示的含有3个隐藏层的神经网络,...
  • 梯度消失,梯度爆炸产生的原因及解决办法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-18 13:21:50
    同样如果导数小于1,那么随着网络层数的增加梯度更新信息朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足。 b)从激活函数来分析: 前面a中提到的....
  • 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梯度消失的问题,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...
  • 作者丨奥雷利安 · 杰龙来源丨机械工业出版社《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》编辑丨极市平台1梯度消失与梯度爆炸正如我们在第10章中讨...
  • LSTM为什么可以缓解梯度消失

    千次阅读 2019-08-23 10:30:35
    1 LSTM问什么可以缓解梯度消失        首先要明确的一点是,LSTM并不能完全解决梯度消失的问题,仅仅只是缓解。        原始的LSTM是没有...
  • 梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)一般随着网络层数的增加变得越来越明显。 例如下面所示的含有三个隐藏层的神经网络,梯度消失问题发生时,接近输出层的hiden ...
  • 所谓防止梯度消失,其实就是防止时间距离过大的两层神经元的参数w之间的联系过少,即dWj/dWid_{W_{j}}/d_{W_{i}}dWj​​/dWi​​过小,j和i的距离很大。 why 我们先看原始的RNN结构,从多对多的例子来看: 对w...
  • 出现梯度消失和爆炸的原因基本上归两点:一,网络层次太深,由于很多网络的更新时的链式原理,使得更新信息往往指数级变化;二,采用了不合适的激活函数,比如sigmoid,梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值...
  • 对于RNN来说,前后两个step的hidden state中间经过了一层sigmoid,所以后向传播的时候梯度会乘上一个sigmoid的导数值;对于LSTM来说,前后两个step的hidden cell没有经过一个sigmoid层,而是乘了一个sig...
  • 0、开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1、根据任务需求,结合数据,确定网络结构。 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长;输入...
  • 在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时,得到的梯度值接近0,也就是梯度消失。 计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息,如果采用了不合适的损失函数,如sigmoid,则容易...
  • 产生消失梯度问题的原因

    千次阅读 2018-07-01 22:18:47
    产生消失梯度问题的原因先看一个极简单的深度神经网络:每一层都只有一个单一的神经元。如下图:代价函数C对偏置b1的偏导数的结果计算如下:先看一下sigmoid 函数导数的图像:该导数在σ′(0) = 1/4时达到最高。...
  • RNN出现梯度消失和梯度爆炸的原因

    千次阅读 2019-02-18 10:14:12
    这位大佬写的非常好
  • 要讲明白为什么LSTM可以防止梯度消失,就是要讲明白、这两个求导的连乘为什么不是无穷大或0. 百度上搜索这个问题的解答基本上都模糊不清或者是错误的, 而且关于的求导公式基本是错的,太误人子弟了!以下摘两个...
  • 梯度消失 & 梯度爆炸

    千次阅读 多人点赞 2019-07-01 23:46:51
    神经网络(DNN)其实就是人工神经网络(ANN)的多层实现,一个ANN有2个或者2个以上的隐藏层,则被称为深度神经网络(DNN),下面的内容我们针对神经网络反向微分过程中产生的梯度爆炸和梯度消失,以及当前有效的缓和方法做...
  • 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
  • 为什么RNN产生梯度爆炸与消失,LSTM为什么可以解决这一问题 原文链接–知乎 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, S_{0} 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:...
  • 神经网络中梯度消失的原因

    千次阅读 2017-08-14 16:22:50
    转载自哈工大SCIR(公众号) 为了弄清楚为何会出现消失梯度,来看看一个极简单的深度神经网络:每一层都只有一个单一的神经元。下图就是有三层隐藏层的神经网络:

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 32,324
精华内容 12,929
关键字:

为什么会出现梯度消失