“神经网络的参数为什么不能全为0“的简单理解

考虑一个最简单的多层全连接网络,每一层的输出和输入之间的关系为:

复制代码
Z = AW + b

如果W和b均为0,那么整个网络除了第一层的输入不为0外,其他所有层的输入都为0,也就是说对于除了 input layer 之外的任意层,A 均为0。

而如果考虑每一层单独的导数,就会有 Z'(b) = 1Z'(A) = W, Z'(W) = A ,那么如果W都为0,则意味着对A的导数为0,而我们知道对每一层的导数都是由其上一层的导数经过链式法则得来的,而现在最上面的output layer 对A的导数全为0,那么由上往下走,每一层的梯度都需要乘以上一层的梯度,也就是0,导致整个网络的梯度全为0。

最终的结果是,除了最后一层的b,(导数为1,可以更新),所有其他的参数均不会得到更新。

相关推荐
满怀冰雪4 小时前
04-Paddle Tensor 基础:形状、数据类型、广播与索引
python·深度学习·神经网络·paddle
学术小白人5 小时前
【倒计时4个月】-AI赋能图像处理与计算机视觉技术国际学术研讨会
网络·人工智能·神经网络·数据分析·光学
人工干智能6 小时前
神经网络:业务分层 vs 网络分层
网络·人工智能·神经网络
m沐沐7 小时前
【深度学习】深入理解长短期记忆网络 LSTM
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·lstm
matlab代码9 小时前
基于CNN卷积神经网络叶片虫害程度识别系统 (GUI界面)【源码45期】
人工智能·神经网络·cnn·叶片虫害识别·matlab识别
道影子1 天前
维性力网:超越时间的拓扑宇宙观
人工智能·深度学习·神经网络·拓扑学
OpenApi.cc2 天前
tiktok-person-detection || tiktok-scene-detection
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·数据挖掘
weixin_446260853 天前
面向可验证量子神经网络的智能体式形式化框架
人工智能·深度学习·神经网络
人工智能培训3 天前
世界模型内嵌,感知交互跃迁
大数据·数据库·人工智能·神经网络·生成对抗网络
SweetCode3 天前
交叉注意力机制
人工智能·python·深度学习·神经网络·算法