梯度爆炸与消失产生原理与解决方法？
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）采用了不合适的激活函数(更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸)
梯度爆炸：（1）隐藏层的层数过多；（2）权重的初始化值过大
解决梯度消失问题：
- 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
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本文向大家介绍梯度消失梯度爆炸怎么解决相关面试题，主要包含被问及梯度消失梯度爆炸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）、使用 ReLU、LReLU、ELU、maxout 等激活函数 sigmoid函数的梯度随着x的增大或减小和消失，而ReLU不会。 2）、使用批规范化 通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。从上述分析分可以看到，反向传播
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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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本文向大家介绍如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题?相关面试题，主要包含被问及如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：梯度爆炸：为解决梯度爆炸问题，Thomas Mikolov首先提出了一个简单的启发性的解决方案，就是当梯度大于一定阀值的时候，将它截断为一个较为小的数。 解决梯度弥散问题的两种方法： 第一种：将随机初始化W改为一个有关联的矩阵初始化。 第二
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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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本文向大家介绍如何解决梯度消失和梯度膨胀?相关面试题，主要包含被问及如何解决梯度消失和梯度膨胀?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答： (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解雇小于1的话，那么即使这个结果是0.99，经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0； (2) 梯度膨胀：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