解決梯度消失的方法
Rectified Linear Units (Nair & Hinton, 2010)
careful initialization (Bengio & Glorot, 2010; Saxe et al., 2013)
small learning rates
Batch Norm (Inception v2)
後續再豐富和補充
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LSTM解決梯度消失和爆炸情況
1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing） RNN的本質是在網路內部維護了一個狀態 StSt，其中 tt 表示時間且 StSt 可遞迴計算。 傳統的RNN總是用“覆寫”的方式計算狀態：St=f(St−1,xt)St=f(St−1,xt)
深度學習--解決梯度爆炸方法（含TensorFlow程式碼）
在深層的神經網路中，經常碰到梯度消失或者梯度爆炸問題。我先講一下原理，在求導的時候因為是鏈式法則，哪怕所有層的導數都很接近1，比如0.9，那麼在20層之後0.9的20次方也只剩0.1左右。這就意味著越深層的誤差難以影響到淺層的權重。若是導數再小一點這個梯度就直接消失了接近0。
深度學習解決局部極值和梯度消失問題方法簡析（轉載）
復雜度 現實 概率 傳播 相同 證明 dap 很難 卷積神經網絡 轉載：http://blog.sina.com.cn/s/blog_15f0112800102wojj.html 這篇文章關於對深度CNN中BP梯度消失的問題的做了不錯的解析，可以看一下： 多層感知機解決
機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法(筆記1)
前言 本文主要深入介紹深度學習中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。本文分為三部分，第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新，第二部分主要介紹深度學習中梯度消失及爆炸的原因，第三部分對提出梯度消失
梯度消失、爆炸原因及其解決方法
一、梯度不穩定問題： 什麼是梯度不穩定問題：深度神經網路中的梯度不穩定性，前面層中的梯度或會消失，或會爆炸。 原因：前面層上的梯度是來自於後面層上梯度的乘乘積。當存在過多的層次時，就出現了內在本質上的不穩定場景，如梯度消失和梯度爆炸。 二、梯度消失（vanishing gradient problem）
入門|詳解機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法
前言： 本文主要深入介紹深度學習中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。本文分為三部分，第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新，第二部分主要介紹深度學習中梯度消失及爆炸的原因，第三部分對提出梯度消失及爆炸的解決方案。有基礎的同鞋可以跳著閱讀。 其中，梯度
梯度爆炸與梯度消失的原因以及解決方法，區域性極小值問題以及學習率問題（對SGD的改進）
梯度爆炸與梯度消失的原因：簡單地說，根據鏈式法則，如果每一層神經元對上一層的輸出的偏導乘上權重結果都小於1的話（ ），那麼即使這個結果是0.99，在經過足夠多層傳播之後，誤差對輸入層的偏導會趨於0（ ）。下面是數學推導推導。假設網路輸出層中的第 個神經元輸出為，而要學習的目標
梯度消失、爆炸產生的原因以及解決方法
梯度消失和梯度爆炸的原因： 1.深度網路：神經網路的反向傳播是逐層對函式偏導相乘，因此當神經網路層數非常深的時候，最後一層產生的偏差就因為乘了很多的小於1的數而越來越小，最終就會變為0，從而導致層數比較淺的權重沒有更新，這就是梯度消失。 梯度爆炸就是由於初始化權值過大，前
[深度學習] 梯度消失與梯度爆炸的原因及解決方法
前言本文主要深入介紹深度學習中的梯度消失和梯度爆炸的問題以及解決方案。本文分為三部分，第一部分主要直觀的介紹深度學習中為什麼使用梯度更新，第二部分主要介紹深度學習中梯度消失及爆炸的原因，第三部分對提出梯度消失及爆炸的解決方案。有基礎的同鞋可以跳著閱讀。 其中，梯度消失爆炸的解
梯度消失、梯度爆炸及其解決方法
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欠擬合、過擬合、梯度爆炸、梯度消失等問題的原因與大概解決方法
1、欠擬合：是一種不能很好擬合數據的的現象。 導致結果：其會導致網路的訓練的準確度不高，不能很好的非線性擬合數據，進行分類。 造成原因：這種現象很可能是網路層數不夠多，不夠深，導致其非線性不夠好。從而對於少量樣本能進行很好的擬合，而較多樣本無法很好的擬合。其實，現
一文讀懂：梯度消失（爆炸）及其解決方法
梯度消失問題和梯度爆炸問題，總的來說可以稱為**梯度不穩定問題**。 【要背住的知識】：用ReLU代替Sigmoid，用BN層，用殘差結構解決梯度消失問題。梯度爆炸問題的話，可以用正則化來限制。sigmoid的導數是【0，0.25】. # 出現原因 兩者出現原因都是因為**鏈式法則**。當模型的層數過多
神經網路梯度消失和梯度爆炸及解決辦法
關注微信公眾號【Microstrong】,我現在研究方向是機器學習、深度學習，分享我在學習過程中的讀書筆記！一起來學習，一起來交流，一起來進步吧！目錄：（1）神經網路梯度消失與梯度爆炸（2）幾種啟用函式的比較一、神經網路梯度消失與梯度爆炸(1)簡介梯度消失與梯度爆炸層數比較多
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梯度消失與梯度膨脹，以及6種解決措施
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【深度學習】RNN中梯度消失的解決方案（LSTM）
上個部落格裡闡述了梯度消失的原因，同時梯度消失會造成RNN的長時記憶失效。所以在本部落格中，會闡述梯度消失的解決方案：①梯度裁剪（Clipping Gradient）②LSTM（Long Short-T
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梯度消失，梯度爆炸＿解決辦法
梯度消失，梯度爆炸＿解決辦法 本文主要參考：詳解機器學習中的梯度消失、爆炸原因及其解決方法 在上一篇博文中分析了，梯度消失與梯度爆炸的原因，其問題主要出現在誤差反向傳播上，如下： 對於
微軟的深度殘差學習是否解決了梯度消失的問題？
這個偏導就是我們求的gradient，這個值本來就很小，而且再計算的時候還要再乘stepsize，就更小了所以通過這裡可以看到，梯度在反向傳播過程中的計算，如果N很大，那麼梯度值傳播到前幾層的時候就會越來越小，也就是梯度消失的問題 那DRN是怎樣解決這個問題的呢？ 它在神經網路結構的層面解決了這個問題它將