“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
鬼手点金38 分钟前
机器学习、深度学习、强化学习、神经网络、自注意力机制
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·skill·vibecoding·opencode
LaughingZhu2 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-08-05
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
triplemeng2 小时前
AI正在改变“真实”的含义:从《黑客帝国》、鲍德里亚到生成式人工智能
人工智能·深度学习·神经网络·生成式·黑客帝国·鲍德里亚·后真相
萌动的小火苗3 小时前
深度神经网络中,梯度消失和梯度爆炸的根本原因是什么?有哪些解决方法?【文末含面试万能总结】
人工智能·python·深度学习·神经网络·dnn
过期的秋刀鱼!1 天前
重点-偏差方差与神经网络
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·过拟合·l2正则化
哦哦~9211 天前
AI赋能复合材料力学:从数据驱动到物理信息神经网络与多尺度仿真
人工智能·深度学习·神经网络·复合材料力学
过期的秋刀鱼!1 天前
机器学习开发的迭代循环
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
hans汉斯1 天前
人工智能与机器人研究|面向无标签数据的三维场景语义理解方法研究
人工智能·神经网络·算法·信息可视化·cnn·机器人
AI街潜水的八角2 天前
基于YOLO26交通标志检测系统1:交通标志检测数据集说明(含下载链接)
深度学习·神经网络
编码雪人2 天前
非等间隔采样时间序列预测的图模型
深度学习·神经网络