在深度学习网络中，如何解决随着网络深度的加深，梯度消失的问题?

娜天的枫 2021-05-19 02:59:50

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weixin_38498942 2021-05-20

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一个可行的思路是，在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下，直接将所有层连接起来

梯度消失：梯度接近零，反向传播时随便网络加深梯度逐渐消失。解决方法：换用激活函数（每层的梯度是激活函数的倒数乘以权重，所以对梯度有影响的是损失函数加权重）；BN（BN将每层的输入拉回到激活函数的非线性敏感区，加大梯度）梯度爆炸：（损失函数为nan）梯度大于一，反向传播时随着网络层数加深，梯度越来越大接近无穷大。 **解决方法：**降低学习率；用xavier进行权重初始化；模型裁剪（限制每层的梯度大小） ...

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问题，由于网络层数的加深，梯度的膨胀或缩小效应不断累积，最终很容易造成模型无法收敛。除了模型本身的深度，发生的原因往往与参数初始化及模型设置，这里列举一些场景的原因与解决策略，以供参考。一、发生原因 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...

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。

深度学习(Deep Learning)在图像识别、视频分析等领域取得了极大的成功，也被认为是人工智能领域的里程碑事件。近年来，随着深度学习技术的不断进步，越来越多的研究人员开始关注深度学习的一些基础性问题，例如梯度消失、网络爆炸等。梯度消失是一个经典的问题，其原因是深度神经网络的反向传播算法导致了梯度被限制住或变小。当深度神经网络层次较深时，前面的某些层的参数变化会影响后面层的参数更新，而由于前面的层参数权值太小，梯度变化就变得很小，最后结果模型可能无法正确训练。

在深度学习领域，特别是在训练深层神经网络时，梯度消失和梯度爆炸是两个普遍存在的问题。这些问题限制了网络的训练效率和性能，特别是当网络层数增加时。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中变得非常小，导致权重更新几乎为零，从而阻碍了学习过程。相反，梯度爆炸则是梯度变得异常大，超过了数值的正常范围，可能导致权重更新过于剧烈，甚至引发数值不稳定和崩溃。梯度裁剪：通过设置阈值来限制梯度的大小，保证梯度更新不会过大或过小。激活函数选择：选择具有良好导数特性的激活函数，如ReLU，减少梯度消失的风险。权重初始化。

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