一文彻底搞懂深度学习
一文彻底搞懂深度学习 - 梯度消失和梯度爆炸 原创
发布于 2024-11-12 10:31
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在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是训练深层神经网络时常见的两大问题，它们会严重影响网络的训练过程和性能。梯度消失，梯度趋零难更新；梯度爆炸，梯度过大不稳定。
为了解决这些问题，可以采取多种策略，包括选择合适的激活函数、采用合适的权重初始化方法、引入批量归一化、使用残差连接、实施梯度裁剪以及使用更稳健的优化器等。这些策略可以有效地提高模型的训练效率和性能，从而推动深度学习技术的进一步发展。
Vanishing Gradient & Exploding Gradient
一、梯度消失
什么是梯度消失（Vanishing Gradient）？梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，当网络通过链式法则计算梯度以更新权重时，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。这会导致靠近输入层的权重更新变得非常缓慢，甚至几乎不更新，从而阻止网络从输入数据中学习有效的特征表示。
梯度消失的原因是什么？梯度消失的主要原因包括激活函数的选择、链式法则的应用、权重初始化不当以及网络层数过多等。
激活函数的选择：在使用某些激活函数（如Sigmoid和Tanh）时，当输入值非常大或非常小的时候，这些函数的导数（或梯度）会趋近于零。链式法则的应用：在深度神经网络中，梯度是通过链式法则从输出层逐层反向传播到输入层的。每一层的梯度都是前一层梯度与该层激活函数导数的乘积。如果每一层的梯度都稍微减小一点，那么经过多层传播后，梯度值就会变得非常小，几乎为零。权重初始化不当：如果网络权重的初始值设置得太小，那么在前向传播过程中，输入信号可能会迅速衰减，导致激活函数的输入值非常小，进而使得梯度在反向传播过程中也迅速减小。网络层数过多：随着网络层数的增加，梯度需要通过更多的层进行反向传播。每一层都可能对梯度进行一定的衰减，因此层数越多，梯度消失的风险就越大。
为了缓解梯度消失问题，可以采取多种策略，如使用ReLU或其变体作为激活函数、采用合适的权重初始化策略、引入批量归一化（Batch Normalization）以及使用残差连接（Residual Connections）等。
二、梯度爆炸
什么是梯度爆炸（Exploding Gradient）？梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度值随着层数的增加而迅速增大，最终变得非常大，超出了神经网络的正常处理范围，从而导致模型参数更新不稳定，甚至训练失败。
梯度爆炸的原因是什么？梯度爆炸的原因主要包括权重初始化过大、网络层数过多以及学习率设置过高等。
权重初始化过大：在神经网络中，如果权重的初始值设置得过大，那么在反向传播过程中，梯度值可能会因为权重的累积效应而迅速增大，导致梯度爆炸。网络层数过多：在深层神经网络中，由于链式法则的应用，梯度需要通过多层进行反向传播。如果每一层的梯度都稍微增大一点，那么经过多层传播后，梯度值就会变得非常大，导致梯度爆炸。学习率设置过高：学习率决定了模型参数更新的步长。如果学习率设置得过高，那么模型参数在更新时可能会因为步长过大而跳出最优解的范围，同时过高的学习率会使模型在更新参数时过于激进，从而加剧梯度的波动。
为了缓解梯度爆炸问题，可以采取多种策略，如使用梯度裁剪、合理初始化权重、调整学习率并选择稳定的优化算法来降低梯度爆炸的风险。
本文转载自公众号架构师带你玩转AI 作者：AllenTang
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/50Rh_cnPxV78eLEpZY_gpQ
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