如何解决梯度消失和梯度爆炸？
（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 Normalization解决这个问题。关于深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？参见：https://www.zhihu.com/question/38102762
（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大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大 可以通过RELU激活函数来解决，或用Batch Normalization解决这个问题。
16.CNN常用的几个简单模型
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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
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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 梯度消失：根据链式法则，当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，经过多层传播之后，误差的输入层的偏导会趋于0，可以用relu激活函数来解决，因为relu=max（0，X），偏导数为1，不会造成梯度消失，而弊端是有
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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。
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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