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前置条件:先弄懂反向传播算法之后才能快速领悟。
梯度爆炸是指在使用梯度下降算法时,由于某些原因导致梯度值变得非常大,从而对参数的更新产生巨大影响。这可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。
当神经网络层数较多、学习率设置过高或损失函数设计不合理时,就容易发生梯度爆炸现象。以下是一些可能引起梯度爆炸的原因(这其实就是根据反向传播的三个函数链式求导,一个是上一个神经元激活函数,一个是损失函数导数,一个是激活函数导数:
饱和性质的激活函数是指在输入数据较大或较小时,激活函数的导数趋近于0,导致梯度消失或爆炸。这种情况下,神经网络可能会面临训练困难、收敛缓慢等问题。 常见的饱和性质的激活函数有Sigmoid函数和双曲正切(Tanh)函数。它们在输入接近极端值时,导数接近于0。对于Sigmoid函数而言,在输入非常大或非常小时,输出值会趋向于1或-1,并且导数几乎为0;对于Tanh函数而言,在输入非常大或非常小时,输出值也会趋向于1或-1,并且导数同样几乎为0。 相比之下,不饱和性质的激活函数没有上述问题并具有更好的表达能力。以下是两个例子: ReLU(Rectified Linear Unit): ReLU是一种简单但广泛使用的不饱和性质的激活函数。当输入为正时,ReLU将保持原始值作为输出;当输入为负时,则返回零作为输出。ReLU在实践中被证明可以有效地解决梯度消失问题,并提高神经网络模型的训练速度与效果。 Leaky ReLU: Leaky ReLU是对ReLU的改进,它在输入为负时不返回零,而是返回一个小的非零值。这样可以避免ReLU中出现的“神经元死亡”问题(即某些神经元永远不会被激活),并且有助于增加模型的表达能力。 总结起来,饱和性质的激活函数可能导致梯度消失或爆炸问题,并且限制了神经网络模型能够学习复杂特征表示的能力。而不饱和性质的激活函数(如ReLU、Leaky ReLU等)则可以解决这些问题,并提供更好的训练效果。选择适当的激活函数取决于具体任务需求和实际情况。
为了解决梯度爆炸问题,可以采取以下措施:
总而言之,当发生梯度爆炸时,需要检查神经网络结构、参数初始化和学习率设置等因素,并根据情况采取相应调整以解决该问题。
梯度消失是指在深层神经网络中,**随着反向传播过程的进行,较早层的权重更新变得非常小或趋近于零,导致这些层对整个网络参数的学习贡献几乎为零。**这可能会导致模型无法有效地学习和优化。
以下是一些常见导致梯度消失问题的原因:
1. 激活函数选择不当:
2. 权重初始化不合适:
3. 大规模架构设计不良:
4. 数据预处理不当:
为了应对梯度消失问题,可以尝试以下方法:
Xavier初始化和He初始化是两种常用的权重初始化策略,它们旨在帮助神经网络模型更好地学习和收敛。 Xavier初始化(也称为Glorot初始化): Xavier初始化适用于激活函数为sigmoid或tanh的神经网络层。该方法根据输入和输出节点数量来确定初始权重值的范围,使得信号在前向传播时能够保持一定程度上的平衡。(由 Xavier Glorot 和 Yoshua Bengio 在2010年提出。) 具体步骤如下:
这种方式通过考虑输入和输出维度来推导合适的初始范围(节点数越多权重值越小),并避免了梯度消失或爆炸等问题。实验证明,在训练深度神经网络时使用Xavier初始化可以加速收敛并提高模型性能。 He初始化:He初始化,也称为He正态分布初始化,是一种用于神经网络权重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出,并被广泛应用于深度学习模型中。He初始化旨在解决激活函数为线性修正单元(Rectified Linear Unit, ReLU)时可能导致的梯度消失或爆炸问题。在**传统的随机权重初始化方法(如高斯分布、均匀分布)**下,如果网络较深且使用ReLU作为激活函数,则容易发生梯度消失或爆炸现象。
确保了输出信号在前向传播时能够更好地得到激活。He初始化在使用ReLU或其变种(如Leaky ReLU)作为激活函数时表现良好。其是一种针对ReLU等非线性激活函数的权重初始化方 法。
理解和解决梯度消失问题是构建有效深层神经网络模型非常重要的一步。通过合理选择参数初始化、优化算法以及网络结构设计等手段可以克服这个问题,并提高模型的性能和收敛速度。