一文徹底搞懂深度學習 - 梯度消失和梯度爆炸 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-11-12 10:31

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在深度學習中，梯度消失和梯度爆炸是訓練深層神經網絡時常見的兩大問題，它們會嚴重影響網絡的訓練過程和性能。梯度消失，梯度趨零難更新；梯度爆炸，梯度過大不穩(wěn)定。

為了解決這些問題，可以采取多種策略，包括選擇合適的激活函數、采用合適的權重初始化方法、引入批量歸一化、使用殘差連接、實施梯度裁剪以及使用更穩(wěn)健的優(yōu)化器等。這些策略可以有效地提高模型的訓練效率和性能，從而推動深度學習技術的進一步發(fā)展。

Vanishing Gradient & Exploding Gradient

一、梯度消失

什么是梯度消失（Vanishing Gradient）？梯度消失是指在深層神經網絡的反向傳播過程中，當網絡通過鏈式法則計算梯度以更新權重時，梯度值隨著層數的增加而迅速減小，最終趨近于零。這會導致靠近輸入層的權重更新變得非常緩慢，甚至幾乎不更新，從而阻止網絡從輸入數據中學習有效的特征表示。

梯度消失的原因是什么？梯度消失的主要原因包括激活函數的選擇、鏈式法則的應用、權重初始化不當以及網絡層數過多等。

激活函數的選擇：在使用某些激活函數（如Sigmoid和Tanh）時，當輸入值非常大或非常小的時候，這些函數的導數（或梯度）會趨近于零。鏈式法則的應用：在深度神經網絡中，梯度是通過鏈式法則從輸出層逐層反向傳播到輸入層的。每一層的梯度都是前一層梯度與該層激活函數導數的乘積。如果每一層的梯度都稍微減小一點，那么經過多層傳播后，梯度值就會變得非常小，幾乎為零。權重初始化不當：如果網絡權重的初始值設置得太小，那么在前向傳播過程中，輸入信號可能會迅速衰減，導致激活函數的輸入值非常小，進而使得梯度在反向傳播過程中也迅速減小。網絡層數過多：隨著網絡層數的增加，梯度需要通過更多的層進行反向傳播。每一層都可能對梯度進行一定的衰減，因此層數越多，梯度消失的風險就越大。

為了緩解梯度消失問題，可以采取多種策略，如使用ReLU或其變體作為激活函數、采用合適的權重初始化策略、引入批量歸一化（Batch Normalization）以及使用殘差連接（Residual Connections）等。

二、梯度爆炸

什么是梯度爆炸（Exploding Gradient）？梯度爆炸是指在反向傳播過程中，梯度值隨著層數的增加而迅速增大，最終變得非常大，超出了神經網絡的正常處理范圍，從而導致模型參數更新不穩(wěn)定，甚至訓練失敗。

梯度爆炸的原因是什么？梯度爆炸的原因主要包括權重初始化過大、網絡層數過多以及學習率設置過高等。

權重初始化過大：在神經網絡中，如果權重的初始值設置得過大，那么在反向傳播過程中，梯度值可能會因為權重的累積效應而迅速增大，導致梯度爆炸。網絡層數過多：在深層神經網絡中，由于鏈式法則的應用，梯度需要通過多層進行反向傳播。如果每一層的梯度都稍微增大一點，那么經過多層傳播后，梯度值就會變得非常大，導致梯度爆炸。學習率設置過高：學習率決定了模型參數更新的步長。如果學習率設置得過高，那么模型參數在更新時可能會因為步長過大而跳出最優(yōu)解的范圍，同時過高的學習率會使模型在更新參數時過于激進，從而加劇梯度的波動。

為了緩解梯度爆炸問題，可以采取多種策略，如使用梯度裁剪、合理初始化權重、調整學習率并選擇穩(wěn)定的優(yōu)化算法來降低梯度爆炸的風險。

本文轉載自公眾號架構師帶你玩轉AI 作者：AllenTang

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