深度学习-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失

在某些神经网络中,随着网络深度的增加,梯度在隐藏层反向传播时倾向于变小,这就意味着,前面隐藏层中的神经元要比后面的学习起来更慢,这种现象就叫做"梯度消失";

梯度爆炸

如果我们进行一些特殊的调整(比如初始权重很大),可以让梯度反向传播时不会明显减小,从而解决梯度消失的问题;然而这样一来,前面层的梯度又会变得非常大,引起网络不稳定,无法再从训练数据中学习,这种现象又叫做"梯度爆炸"。

为了让深度神经网络的学习更加稳定、高效,我们需要考虑进一步改进寻找最优参数的方法,以及如何设置参数初始值、如何设定超参数;此外还应该解决过拟合的问题。

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