消失梯度(Vanishing Gradients)和爆炸梯度(Exploding Gradients) 是深度学习中训练神经网络时常见的两种问题,尤其是在深层网络中。以下是详细的解释、原因和解决方法:
1. 什么是消失梯度和爆炸梯度?
- 消失梯度(Vanishing Gradients):
- 在反向传播过程中,梯度值逐渐变得非常小,接近于零。
-
导致网络参数几乎无法更新,模型训练停滞。
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爆炸梯度(Exploding Gradients):
- 在反向传播过程中,梯度值逐渐变得非常大,甚至溢出。
- 导致参数更新幅度过大,模型无法收敛。
2. 原因分析
消失梯度的原因
- 激活函数的选择:...