梯度弥散问题及解决方法

news2024/12/24 5:17:16

梯度弥散问题及解决方法

  • 简要阐述梯度弥散发生的原因以及现象
  • 针对不同发生原因有什么解决方案
    • 1. 使用ReLU及其变体激活函数
    • 2. 权重初始化
    • 3. 批量归一化(Batch Normalization)
    • 4. 残差连接(Residual Connections)
    • 5. 梯度裁剪(Gradient Clipping)

简要阐述梯度弥散发生的原因以及现象

梯度弥散(Gradient Vanishing)是深度学习中一个常见的问题,尤其在训练深层神经网络时更为显著。梯度弥散指的是在反向传播过程中,随着误差梯度在网络中逐层传递,梯度值逐渐减小,最终导致在网络较浅层时梯度接近于零。这种现象导致靠近输入层的权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新,严重影响了网络的训练效率和效果。

在这里插入图片描述

梯度弥散的主要原因包括:

  1. 激活函数的饱和性:传统激活函数如Sigmoid和Tanh在输入值很大或很小时,其导数接近于零,导致梯度在反向传播过程中迅速减小。
  2. 网络深度:随着网络层数的增加,梯度连乘效应加剧,使得梯度值迅速减小。

针对不同发生原因有什么解决方案

针对梯度弥散问题,有多种解决方案,以下是几种常用的方法:

1. 使用ReLU及其变体激活函数

ReLU(Rectified L

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