浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:大发快3官方网址—大发快3APP下载

在宽度多层感知机中,当激活函数选者 为这个 但是常用的SigmoidTanh时,网络模型会所处梯度爆炸大问题。而使用修正线性激活函数(ReLU)并能减少梯度爆炸所处的概率,对于隐藏层而言,使用修正线性激活函数(ReLU)是有另一个比较合适的激活函数,当然ReLU函数有这个 变体,亲戚亲戚朋友在实践过程中还还上能逐一使用以找到最合适的激活函数。

2.使用修正线性激活函数

——宽度学习294

Keras宽度学习库中,在训练网络但是,还还上能对优化器的clipnorm和  clipvalue参数进行设置来使用梯度裁剪,一般而言,默认将clipnorm和  clipvalue分别设置为10.5.

进一步阅读

5.使用权重正则化

3.使用长短周期记忆网络

         ——训练循环神经网络的困难

梯度爆炸是这个 ?

书籍

4.使用梯度裁剪

作者信息

肯能你想进一步深入研究梯度爆炸大问题,本节将提供更多的资源:

在宽度神经网络中,梯度爆炸大问题还还上能通过将网络模型的层数变少来处里。此外,在训练网络时,使用较小批量都有这个 好处。在循环神经网络中,训练时使用较小时间步长更新(也被称作截断反向传播)肯能会降低梯度爆炸所处的概率。

梯度爆炸会引发这个 大问题?

Keras API

文章为简译,更为完整篇 的内容,请查看原文

梯度爆炸大问题指的是训练过程中梯度大幅度增加,这是肯能长期组件爆炸造成的;

——自然语言处里中的神经网络最好的办法的第5.2.4

使用L1L2惩罚项会减少梯度爆炸的所处概率

翻译者: 海棠 

Email:duanzhch@tju.edu.cn

要怎样处里梯度爆炸大问题?

Jason Brownlee机器学习专家,专注于机器学习的推广教育

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/292826

1.重新设计网络模型

在神经网络中,梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多,比如随机梯度下降(Stochastic gradient descentSGD)、小批量梯度下降(Mini Batch Gradient Descent)等,但对于梯度下降算法而言,难免还要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等大问题,本文主要讲解神经网络中的梯度爆炸大问题,从以下有另一个方面讲解:

文献

要怎样知道网络中不是有梯度爆炸大问题?

具体而言,检查误差梯度值而是我与有另一个阈值进行比较,若误差梯度值超过设定的阈值,则截断或设置为阈值。

处里梯度爆炸大问题的最好的办法有所以,本次要将介绍这个 有效的实践最好的办法:

总结

在这个 程度上,梯度爆炸大问题还还上能通过梯度裁剪来缓解(在执行梯度下降步骤但是对梯度进行阈值操作)

Linkedin: http://www.linkedin.com/in/jasonbrownlee/

在网络训练过程中,肯能所处梯度爆炸,越来越会有这个 明显的迹象表明这个 点,相似:

肯能梯度爆炸大问题仍然所处,另外有另一个最好的办法是对网络权重的大小进行校验,并对大权重的损失函数增添一项惩罚项,这也被称作权重正则化,常用的有L1(权重的绝对值和)正则化与L2(权重的绝对值平方和再开方)正则化。

对于循环神经网络的时间序列预测而言,采用LSTM是新的最佳实践。

在宽度多层感知网络中,当有大批量数据以及LSTM是用于很长时间序列时,梯度爆炸仍然会所处。当梯度爆炸所处时,还还上能在网络训练时检查并限制梯度的大小,这被称作梯度裁剪。

Wechat:2699707400 

文章

Keras宽度学习库中,还还上能在每层上使用L1L2正则器设置kernel_regularizer参数来完成权重的正则化操作。

——训练循环神经网络的困难

微信公众号:AI科技时讯

肯能循环神经网络中所处的固有不稳定性,梯度爆炸肯能会所处。比如,通过时间反向传播,其本质是将循环网络转变为宽度多层感知神经网络。通过使用长短期记忆单元(LSTM)或相关的门控神经特征并能减少梯度爆炸所处的概率。

在宽度多层感知机网络中,梯度爆炸会是是因为网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,最坏的结果是肯能权重值为NaN而无法更新权重。

肯能你遇到上述大问题,亲戚亲戚朋友就还还上能深入分析网络不是所处梯度爆炸大问题。还有这个 不太为明显的迹象还还上能用来确认网络中不是所处梯度爆炸大问题:

在循环神经网络(RNN)中,梯度爆炸会是是因为网络不稳定,使得网络无法从训练数据中得到很好的学习,最好的结果是网络不到在长输入数据序列上学习。

梯度裁剪是处里梯度爆炸大问题的有另一个简单但非常有效的处里方案,肯能梯度值大于某个阈值,亲戚亲戚朋友就进行梯度裁剪。

                           —— 宽度学习282

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。

梯度爆炸会使得学习不稳定;

误差梯度在网络训练时被用来得到网络参数更新的方向和幅度,进而在正确的方向上以合适的幅度更新网络参数。在宽度网络或递归神经网络中,误差梯度在更新中次要得到有另一个非常大的梯度,而是我的梯度会大幅度更新网络参数,进而是是因为网络不稳定。在极端清况 下,权重的值变得有点大,以至于结果会溢出(NaN无穷不是数值)。当梯度爆炸所处时,网络层之间反复乘以大于1.0的梯度值使得梯度值成倍增长。