残差网络是解决梯度消失和梯度爆炸的有效手段
其网络结构大概是这个样子

详细描述请见后续~~~~~~~

梯度消失与梯度爆炸---解决方案(二)--杀手锏相关推荐

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  2. 深度学习中的梯度消失与梯度爆炸及解决方案

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    一.什么是梯度消失和梯度爆炸   在反向传播过程中需要对激活函数进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸.**同样如果导数小于1,那么随着网络层 ...

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    首先让我们先来了解一个概念:什么是梯度不稳定呢? 概念:在深度神经网络中的梯度是不稳定的,在靠近输入层的隐藏层中或会消失,或会爆炸.这种不稳定性才是深度神经网络中基于梯度学习的根本问题. 产生梯度不稳 ...

  5. 出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案

    出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案 参考文章: (1)出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案 (2)https://www.cnblogs.com/XDU-Lakers/p/10553239. ...

  6. 梯度消失和梯度爆炸_出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案

    在学习李宏毅老师机器学习的相关视频时,课下做了一个有关神经网络的小Demo,但是运行效果总是不尽人意,上网查询资料,才发现是梯度爆炸和梯度消失惹的祸.今天就让我们一起来学习一下梯度消失与梯度爆炸的概念 ...

  7. 【机器学习】梯度消失和梯度爆炸的原因分析、表现及解决方案

    目录 1 基本概念 2 原因分析 2.1 直接原因 2.2 根本原因 3 表现 4 解决方案 1 基本概念 (1)梯度不稳定 在深度神经网络中的梯度是不稳定的,在靠近输入层的隐藏层中或会消失,或会爆炸 ...

  8. 2.1.4 对梯度消失和梯度爆炸的近似解决方案

    梯度消失与梯度爆炸 如图所示 对于一个层数比较深的网络,如100层,如果w的参数设置的比1大,最后迭代训练的结果是wlwlw^l,将会是一个非常大的数,反之如果w的参数设置的比1小,经过迭代训练之后结 ...

  9. 机器学习总结(二):梯度消失和梯度爆炸

    神经网络的训练过程通常分为两个阶段:前向传播和反向传播. 前向传播如下图所示,原理比较简单 上一层的神经元与本层的神经元有连接,那么本层的神经元的激活等于上一层神经元对应的权值进行加权和运算,最后通过 ...

  10. Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶

    写这个名字有一点标题党的意思哈,为了能够被搜索引擎检索到.下面进入正题,主要是以描述性语言加代码的形式说出我目前的理解,可能在理解过程中会有偏差,请见谅哈. 过拟合和欠拟合: 过拟合,顾名思义,就是模 ...

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