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1.神经网络的梯度 考虑如下有d层的神经网络 计算损失l关于参数Wt的梯度#xff08;链式法则#xff09; 2.数值稳定性常见的两个问题 3.梯度爆炸 4.梯度爆炸的问题
值超出阈值 对于16位浮点数尤为严重 对学习率敏感 如果学习率太大… 文章目录 一、理论知识 一、理论知识
1.神经网络的梯度 考虑如下有d层的神经网络 计算损失l关于参数Wt的梯度链式法则 2.数值稳定性常见的两个问题 3.梯度爆炸 4.梯度爆炸的问题
值超出阈值 对于16位浮点数尤为严重 对学习率敏感 如果学习率太大- 大参数值 - 更大的梯度如果学习率太小-训练无进展我们可能需要在训练过程中不断调整学习率 5.梯度消失 使用sigmoid作为激活函数 6.梯度消失的问题梯度值变为0 对16位浮点数尤为严重 训练没有进展 不管如何选择学习率 对于底部层尤为严重 仅仅顶部层训练的较好无法让神经网络更深 7.让训练更加稳定 目标让梯度值在合理的范围内ex[1e-6,1e3]将乘法变加法 ResNet,LSTM 归一化 梯度归一化梯度裁剪 合理的权重初始和激活函数 8.让每层的方差是一个常数 9.权重初始化在合理值区间里随机初始化参数训练开始的时候更容易有数值不稳定 远离最优解的地方损失函数表面可能很复杂最优解附近表面会比较平 使用来初始化可能对小网络没问题但不能保证深度神经网络
