“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) = 1,Z'(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
机器学习之心3 小时前
DCNN-PINN锂电池SOC估计,因果空洞卷积+物理信息神经网络,把库仑定律写进损失函数,MATLAB代码
人工智能·神经网络·matlab
朝朝辞暮i8 小时前
VLA 系统学习第 4 课:一个 Batch 进入神经网络后,模型到底是怎么“学会”的?
人工智能·python·神经网络·vla
EDPJ11 小时前
(2017|ICLR|Google Brain,主网络与超网络联合训练,静态/动态超网络,LSTM,RNN)超网络
神经网络·机器学习·lstm·超网络
Yolanda_202218 小时前
21.神经网络-线性层及其他层介绍
人工智能·深度学习·神经网络
朝朝辞暮i18 小时前
VLA 系统学习第 7 课:loss.backward() 到底做了什么?——从计算图到反向传播
人工智能·python·深度学习·神经网络·vla
在所不辞兄18 小时前
分层PINN提升多物理场耦合效率
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·工程仿真
朝朝辞暮i19 小时前
VLA 系统学习第 5 课:神经网络的参数到底是什么?——从 nn.Linear 真正理解 W、 b 和 Gradient
人工智能·python·深度学习·神经网络·vla
LaughingZhu21 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-10-07
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
朝朝辞暮i1 天前
VLA 系统学习第 12 课:为什么机器人不能只看一帧?——时间序列、Observation History 与 Action Chunk
人工智能·python·深度学习·神经网络·vla
朝朝辞暮i1 天前
VLA 系统学习第 8 课:Optimizer 到底在干什么?——从 Learning Rate 到 SGD、Momentum 和 Adam
人工智能·python·深度学习·神经网络·vla