梯度消失梯度爆炸怎么解决
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本文向大家介绍如何解决梯度消失和梯度爆炸？相关面试题，主要包含被问及如何解决梯度消失和梯度爆炸？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 （1）梯度消失： 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0 可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况，也可以用Batch Normaliz
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本文向大家介绍梯度消失，梯度爆炸的问题，相关面试题，主要包含被问及梯度消失，梯度爆炸的问题，时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 激活函数的原因，由于梯度求导的过程中梯度非常小，无法有效反向传播误差，造成梯度消失的问题。
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本文向大家介绍梯度爆炸会引发什么？相关面试题，主要包含被问及梯度爆炸会引发什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 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。 梯度爆炸导致学习过程不稳定。—《深度学习》，2016. 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
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本文向大家介绍梯度爆炸与消失产生原理与解决方法？相关面试题，主要包含被问及梯度爆炸与消失产生原理与解决方法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 原因：实际上就是反向传播梯度计算过程中，网络层数很深，w值和激活函数的导数值相乘大于1或者小于1的问题，如果是大于1，那么经历过很多个隐藏层梯度就会越来越大，即梯度爆炸，如果是小于1当然就是梯度消失 梯度消失：（1）隐藏层的层数过多；（2）采用了不
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本文向大家介绍RNN容易梯度消失，怎么解决？相关面试题，主要包含被问及RNN容易梯度消失，怎么解决？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 1）、梯度裁剪（Clipping Gradient） 既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值。 优点：简单粗暴 缺点：很难找到满意的阈值 2
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本文向大家介绍梯度消失相关面试题，主要包含被问及梯度消失时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。这种现象叫做消失的梯度问题。