误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...在极端情况下，权重的值可能会大到溢出导致出现NaN值。具有大于1.0的值的网络层重复地增加梯度经过指数增长最终发生爆炸。 什么是梯度爆炸？...2.使用RELU激活 在深层多感知神经网络中，如果选择某些激活函数可能会出现梯度爆炸，如sigmoid函数和tanh函数。 在这里使用ReLU激活函数减少梯度爆炸。...采用ReLU激活功能是对隐藏层最新最好的处理方法。 3.使用LSTM 在RNN中，由于这种类型的网络训练的固有不稳定性，会发生梯度爆炸，例如BPTT本质上是将循环网络换成深度多层的感知神经网络。...在Keras接口中使用正则化 总结 阅读这篇文章后，你了解了： 什么是爆炸梯度，以及它们在训练过程中会产生怎样的问题。 如何知道你的网络模型是否有梯度爆炸？ 如何解决网络中出现梯度爆炸的问题。
梯度爆炸引发的问题 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。...在循环神经网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。 如何确定是否出现梯度爆炸？...训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 训练过程中，模型损失变成 NaN。...使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。...采用 ReLU 激活函数是最适合隐藏层的新实践。 3.
否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。...,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。...除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。...第三题 CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？...第四题 LSTM结构推导，为什么比RNN好？
为了具体知道是在哪一层开始出现nan的，我们可以在forward函数中添加判断得知，查看每一次前向转播的标准差是否是nan，若是，则停止前向传播并输出。...通过恰当的权值初始化，可以保持权值在更新过程中维持在一定范围之内。...但是上述的实验前提为未使用非线性函数的前提下，如果在forward()中添加非线性变换例如tanh，每一层的输出方差会越来越小，会导致梯度消失。...主要功能是经过一个分布的方差经过激活函数后的变化尺度，主要有两个参数： nonlinearity：激活函数名称 param：激活函数的参数，如 Leaky ReLU 的 negative_slop等等。...Kaiming 方法 虽然 Xavier 方法提出了针对饱和激活函数的权值初始化方法，但是 AlexNet 出现后，大量网络开始使用非饱和的激活函数如 ReLU 等，这时 Xavier 方法不再适用。
5、RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现问题？ 6、循环神经网络RNN怎么解决长期依赖问题？LSTM的结构是怎样的？...缺点： ReLU和Sigmoid一样，它们的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移， 会影响梯度下降的效率。 ReLU的局限性在于其训练过程中会导致神经元死亡的问题。...在训练时，如果参数在一次不恰当的更新后，第一个隐藏层中的某个ReLU神经元在所有的训练数据上都不能被激活。那么，这个神经元自身参数的梯度永远都会是 0，在以后的训练过程中永远不能被激活。...5、RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现问题？...那么为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现梯度消失或梯度爆炸的问题呢？
当这种情况出现时，我们就认为相应的神经元饱和了。它们的梯度为0使得前面层的梯度也为0。矩阵中存在比较小的值，多个矩阵相乘会使梯度值以指数级速度下降，最终在几步后完全消失。...消失梯度问题不仅出现在RNN中，同样也出现在深度前向神经网中。只是RNN通常比较深（例子中深度和句子长度一致），使得这个问题更加普遍。...很容易想到，依赖于我们的激活函数和网络参数，如果Jacobian矩阵中的值太大，会产生梯度爆炸而不是梯度消失问题。梯度消失比梯度爆炸受到了更多的关注有两方面的原因。...其一，梯度爆炸容易发现，梯度值会变成NaN，导致程序崩溃。其二，用预定义的阈值裁剪梯度可以简单有效的解决梯度爆炸问题。梯度消失出现的时候不那么明显而且不好处理。...更好的方法是选择ReLU而不是sigmoid和tanh作为激活函数。ReLU的导数是常数值0或1，所以不可能会引起梯度消失。更通用的方案时采用长短项记忆（LSTM）或门限递归单元（GRU）结构。
所谓梯度爆炸就是在神经网络训练过程中，梯度变得越来越大以使得神经网络权重得到疯狂更新的情形，这种情况很容易发现，因为梯度过大，计算更新得到的参数也会大到崩溃，这时候我们可能看到更新的参数值中有很多的NaN...如果激活函数求导后的结果和下一层权重的乘积大于1或者说远远大于1的话，在网络层数加深时，层层递增的网络在做梯度更新时往往就会出现梯度爆炸的情况。...如果激活函数求导和下一层权重的乘积小于1的话，在网络加深时，浅层的网络梯度计算结果会越来越小往往就会出现梯度消失的情况。所以可是说是反向传播的机制本身造就梯度爆炸和梯度消失这两种不稳定因素。...Sigmoid激活函数本身就更容易产生这种问题，所以一般而言，我们换上更加鲁棒的ReLu激活函数以及给神经网络加上归一化激活函数层（BN层），一般问题都能得到很好的解决，但也不是任何情形下都管用，例如，...遗忘门在整个结构中的位置如图11.6所示。可以看到，遗忘门接受来自输入和上一层隐状态的值进行合并后加权计算处理。 ?
设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。...如果label从1开始，会导致bottom_diff数组访问越界。 . 2、为什么Caffe中引入了这个inner_num，inner_num等于什么 从FCN全卷积网络的方向去思考。...8、RNN&&LSTM（这方面没有深入了解，借用别人的意思）： 如果训练RNN或者LSTM，务必保证gradient的norm被约束在15或者5（前提还是要先归一化gradient），这一点在RNN
原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。此外，大部分神经网络流程都假设输入输出是在0附近的分布，从权值初始化到激活函数、从训练到训练网络的优化算法。...当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发生溢出，bp后所有的weight会变成NAN，然后从此之后weight就会一直保持NAN，于是loss就飞起来辣...如果lr设的过大会出现跑飞再也回不来的情况。这时候你停一下随便挑一个层的weights看一看，很有可能都是NAN了。对于这种情况建议用二分法尝试。...在最后一层使用错误的激活函数会导致网络最终不能输出你期望的范围值，最常见的错误就是最后一层使用Relu函数，其输出无负值。...如果你训练了几个epoch误差没有改变,那可能是你使用了Relu，可以尝试将激活函数换成leaky Relu。因为Relu激活函数对正值的梯度为1，负值的梯度为0。
梯度消失指的是由于梯度接近 0，导致神经元无法进行更新； 梯度爆炸指的是误差梯度在更新中累积得到一个非常大的梯度，这样的梯度会大幅度更新网络参数，进而导致网络不稳定。...这是为什么呢？...我们知道，一组数的方差 D和期望 E在 X与 Y相互独立的条件下满足下面的性质： image.png 所以有： image.png 当 E(X)=0,E(Y)=0 的时候： image.png 在神经网络中...为了让神经网络的神经元值稳定，我们希望将每一层神经元的方差维持在 1，这样每一次前向传播后的方差仍然是 1，使模型保持稳定。这被称为“方差一致性准则”。...其初始化后的张量中的值采样自 且 5. Kaiming initialization ---- 2011 年 ReLU 函数横空出世，Xavier 初始化对 ReLU 函数不再适用。
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 在介绍梯度消失以及爆炸之前...两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。...Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法，在各层预训练完成后，再利用BP算法对整个网络进行训练。...注：事实上，在深度神经网络中，往往是梯度消失出现的更多一些。...从上图中，我们可以很容易看出，relu函数的导数在正数部分是恒等于1的，因此在深层网络中使用relu激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题。
你可能会考虑为什么我们要使用LSTM-CNN模型而不是基本的机器学习方法？...这里将使用的数据预处理方法有: 标签编码 线性插值 数据分割 归一化 时间序列分割 独热编码 标签编码 由于模型不能接受非数字标签作为输入，我们将在另一列中添加' activity '列的编码标签，并将其命名为...此函数在x_train和y_train中执行特征的分离，将每80个时间段分成一组数据。...模型前两层由LSTM组成，每个LSTM具有32个神经元，使用的激活函数为Relu。然后是用于提取空间特征的卷积层。...在第一和第二CNN层之间，我们有一个最大池层来执行下采样操作。然后是全局平均池（GAP）层将多D特征映射转换为1-D特征向量，因为在此层中不需要参数，所以会减少全局模型参数。
概述 你可能会考虑为什么我们要使用LSTM-CNN模型而不是基本的机器学习方法？...这里将使用的数据预处理方法有： 标签编码 线性插值 数据分割 归一化 时间序列分割 独热编码 标签编码 由于模型不能接受非数字标签作为输入，我们将在另一列中添加' activity '列的编码标签，并将其命名为...此函数在x_train和y_train中执行特征的分离，将每80个时间段分成一组数据。...模型前两层由LSTM组成，每个LSTM具有32个神经元，使用的激活函数为Relu。然后是用于提取空间特征的卷积层。...在第一和第二CNN层之间，我们有一个最大池层来执行下采样操作。然后是全局平均池（GAP）层将多D特征映射转换为1-D特征向量，因为在此层中不需要参数，所以会减少全局模型参数。
梯度消失和梯度爆炸 1.1 梯度消失 【定义】当很多的层都用特定的激活函数(尤其是sigmoid函数)，损失函数的梯度会趋近于0，因此模型更加不容易训练。...如果一个深层网络有很多层，梯度消失导致网络只等价于后面几层的浅层网络的学习，而前面的层不怎么更新了： 深层网络 在RNN中，也会出现梯度消失的问题，比如下面这个例子： 这里应该填"ticket",但是如果梯度非常的小...，RNN模型就不能够学习在很久之前出现的词语和现在要预测的词语的关联。...例如resnet： 用Relu、Leaky relu等激活函数 ReLu：让激活函数的导数为1 LeakyReLu：包含了ReLu的几乎所有优点，同时解决了ReLu中0区间带来的影响 1.2 梯度爆炸...所以，在实际应用中，我们用LSTM做default方法，如果追求更高的性能，就换成GRU 4.
增加非线性： Relu函数等。 LSTM中遗忘门参数设置： 开始时候设置较大的遗忘参数，可能效果更好。 4. CNN的魅力 CNN可以很好的处理局部与整体，低层次特性到高层次特征的映射。...Relu激活函数的优点 sigmoid函数范围[0,1], tanh函数范围[-1,1], Relu函数范围[0,无穷]。...导致梯度弥散与梯度爆炸现象的原因： 在使用sigmoid作为激活函数的网络中，如果使用均值为0，方差为1的高斯分布初始化参数w，有|w| < 1。...BN添加在每层激活函数之前，就是做均值和方差归一化 ③ 梯度裁剪，如果梯度大于或小于某个值，就将梯度按比例缩小或扩大。...为什么LSTM在预防梯度弥散与梯度爆炸上性能由于RNN 传统RNN对状态的维护是通过乘积的方式，这导致在链式求导梯度时，梯度被表示为连积的形式，造成梯度爆炸或弥散。
当你的模型有 Batch Normalization，初始化通常不需要操心，激活函数默认 Relu 即可（某引用数万的大佬说的）。一般顺序是 Conv - BN - Relu。...否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。...,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。...除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。...举个例子，现在还有相当多的人不知道 BERT 的激活函数是 GELU 而不是 transformer 原论文中的 ReLU。在自己没有太多资源实验的情况下，实验报告类文章简直是业界良心好不好！
tf.nn.relu：修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。主要缺陷是：输出不以0为中心，输入小于0时存在梯度消失问题(死亡relu)。 ?...在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。...tf.nn.swish：自门控激活函数。谷歌出品，相关研究指出用swish替代relu将获得轻微效果提升。 ? gelu：高斯误差线性单元激活函数。在Transformer中表现最好。...一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道，遗忘门，更新门，输出门。...和LSTM在整个序列上迭代相比，它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell：GRU单元。
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 ---- 在介绍梯度消失以及爆炸之前...两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下，下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。...Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法，在各层预训练完成后，再利用BP算法对整个网络进行训练。...注：事实上，在深度神经网络中，往往是梯度消失出现的更多一些。...从上图中，我们可以很容易看出，relu函数的导数在正数部分是恒等于1的，因此在深层网络中使用relu激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题。
而relu函数就不会出现饱和倾向，不会有特别小的梯度出现 3.relu函数会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。...当然现在也有一些对relu函数的改进，比如prelu, random relu等，在不同的数据集上会有一些训练速度上或者准确率上的改进多加一句，现在主流的做法，会多做一步batch normalization...BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化 13.为什么在LSTM模型中既存在sigmoid函数又存在tanh两种激活函数，二不是选择区中单独的一组?...逻辑回归(广义线性模型的一种)的Logistic函数即为神经元激活函数中的sigmoid函数，很多类似的方法在统计学和神经网络中的名称不一样，容易引起初学者的困惑 18.简述神经网络的发展史?...普通RNN会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题。所以现在在NLP领域，一般会使用LSTM模型。
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