如意纸飞机

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3年1月10天

梯度消失与梯度膨胀,以及6种解决措施

我无意中看到一篇公众号,挺不错,就写下来了1.梯度消失根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0。这种情况会导致靠近输入层的隐含层神经元调整极小。2.梯度膨胀根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷...