浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

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梯度裁剪是补救梯度爆炸现象的一一好几个 简单但非常有效的补救方案,是因为梯度值大于某个阈值,让我不想们就进行梯度裁剪。

是因为梯度爆炸现象仍然趋于稳定,另外一一好几个 法律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。

在淬硬层 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,梯度爆炸仍然会趋于稳定。当梯度爆炸趋于稳定时,不都还可以 在网络训练时检查并限制梯度的大小,这被称作梯度裁剪。

5.使用权重正则化

是因为循环神经网络中趋于稳定的固有不稳定性,梯度爆炸是因为会趋于稳定。比如,通过时间反向传播,其本质是将循环网络转变为淬硬层 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性不不都还可以 减少梯度爆炸趋于稳定的概率。

进一步阅读

1.重新设计网络模型

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

文章

3.使用长短周期记忆网络

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。

是因为你想进一步深入研究梯度爆炸现象,本节将提供更多的资源:

补救梯度爆炸现象的法律办法有要是,本部分将介绍而且 有效的实践法律办法:

文献

具体而言,检查误差梯度值要是与一一好几个 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。

翻译者: 海棠 

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大慨的幅度更新网络参数。在淬硬层 网络或递归神经网络中,误差梯度在更新中部分得到一一好几个 非常大的梯度,曾经的梯度会大幅度更新网络参数,进而是因为网络不稳定。在极端状况下,权重的值变得怪怪的大,以至于结果会溢出(NaN无穷是否 数值)。当梯度爆炸趋于稳定时,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。

4.使用梯度裁剪

——训练循环神经网络的困难

在网络训练过程中,是因为趋于稳定梯度爆炸,那么会有而且 明显的迹象表明这人点,这人:

如何知道网络中是否 有梯度爆炸现象?

在淬硬层 多层感知机中,当激活函数取舍为而且 时候常用的SigmoidTanh时,网络模型会趋于稳定梯度爆炸现象。而使用修正线性激活函数(ReLU)不不都还可以 减少梯度爆炸趋于稳定的概率,对于隐藏层而言,使用修正线性激活函数(ReLU)是一一好几个 比较大慨的激活函数,当然ReLU函数有而且 变体,让我不想们在实践过程中不都还可以 逐一使用以找到最大慨的激活函数。

Email:duanzhch@tju.edu.cn

Jason Brownlee机器学习专家,专注于机器学习的推广教育

——淬硬层 学习294

——自然语言补救中的神经网络法律办法的第5.2.4

书籍

文章为简译,更为完整性的内容,请查看原文

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

在淬硬层 神经网络中,梯度爆炸现象不都还可以 通过将网络模型的层数变少来补救。此外,在训练网络时,使用较小批量都有 而且 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)是因为会降低梯度爆炸趋于稳定的概率。

在有一种程度上,梯度爆炸现象不都还可以 通过梯度裁剪来缓解(在执行梯度下降步骤时候对梯度进行阈值操作)

使用L1L2惩罚项会减少梯度爆炸的趋于稳定概率

梯度爆炸是哪些?

Keras淬硬层 学习库中,不都还可以 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。

如何补救梯度爆炸现象?

2.使用修正线性激活函数

梯度爆炸会引发哪些现象?

         ——训练循环神经网络的困难

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

总结

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,难免非要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等现象,本文主要讲解神经网络中的梯度爆炸现象,从以下一好几个 方面讲解:

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。

Wechat:2699707500 

梯度爆炸会使得学习不稳定;

                           —— 淬硬层 学习282

微信公众号:AI科技时讯

Keras淬硬层 学习库中,在训练网络时候,不都还可以 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.

Keras API

作者信息

梯度爆炸现象指的是训练过程中梯度大幅度增加,这是因为长期组件爆炸造成的;

是因为你遇到上述现象,让我不想们就不都还可以 深入分析网络是否 趋于稳定梯度爆炸现象。还有而且 不太为明显的迹象不都还可以 用来确认网络中是否 趋于稳定梯度爆炸现象:

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