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  • 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

     

     

     

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  • 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)...

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    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。

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  • 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

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  • 梯度消失

    2020-06-15 17:46:19
    ## 为什么会出现梯度消失? 由于反向传播算法,各层之间的权重系数是通过导数来修正的。而当网络层数增多时,由于链式法则,当导数值小于1时(如sigmoid函数),越靠近输入层的导数越接近0,从而权重系数无法得到...

    什么是梯度消失?

    梯度消失是指当神经网络层数增多时,越靠近输入层的层之间的权重无法得到有效修正(导数趋于0),从而得到神经网络效果不好。

    为什么会出现梯度消失?

    由于反向传播算法,各层之间的权重系数是通过导数来修正的。而当网络层数增多时,由于链式法则,当导数值小于1时(如sigmoid函数),越靠近输入层的导数越接近0,从而权重系数无法得到有效修正。

    如何解决梯度消失?

    可以通过以下方式解决(还有其他方式,此处没有列出)
    1.用其他激活函数,如relu
    2.用残差网络等

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  • 梯度消失和梯度爆炸

    2018-08-14 09:56:00
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  • 梯度消失与梯度爆炸

    2018-05-07 14:22:23
    那么为什么会出现梯度消失的现象呢?因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数,这个函数有个特点,就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间,并且对这个函数求导的结果是f'(x)=f(x)(1-f(x))。因此两个0到1...
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  • TensorFlow的梯度裁剪

    2018-10-02 18:34:00
    在较深的网络,如多层CNN或者非常长的RNN,由于求导的链式法则,有可能会出现梯度消失(Gradient Vanishing)或梯度爆炸(Gradient Exploding )的问题。 原理 问题:为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛...
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    2019-04-01 09:11:05
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    2019-02-25 22:32:38
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空空如也

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为什么会出现梯度消失