“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
爱吃泡芙的小白白35 分钟前
深入浅出:卷积神经网络(CNN)池化层全解析——从MaxPool到前沿发展
人工智能·神经网络·cnn·池化层·最大值池化·平均值池化
爱吃泡芙的小白白1 小时前
CNN激活函数新篇:Sigmoid与Softmax的进化与实战
人工智能·神经网络·cnn·softmax·sigmoid·函数激活层
海绵宝宝de派小星2 小时前
经典CNN架构:LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet
人工智能·神经网络·ai·cnn
Fleshy数模2 小时前
深度学习入门:从神经网络构造到模型训练全解析
人工智能·深度学习·神经网络
穿过锁扣的风3 小时前
从原理到实战:决策树三大算法(ID3、C4.5、CART)深度解析
大数据·深度学习·神经网络·机器学习
海绵宝宝de派小星3 小时前
卷积神经网络(CNN)架构详解
人工智能·神经网络·ai·cnn
纤纡.4 小时前
深度学习入门:从神经网络到实战核心,一篇讲透
人工智能·深度学习·神经网络
小鸡吃米…6 小时前
机器学习 —— 过拟合
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
爱吃rabbit的mq6 小时前
第13章:神经网络基础 - 感知机到多层网络
网络·人工智能·神经网络
爱吃泡芙的小白白16 小时前
CNN参数量计算全解析:从基础公式到前沿优化
人工智能·神经网络·cnn·参数量