一文徹底搞懂深度學(xué)習(xí) - 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(xué)習(xí)中，梯度消失和梯度爆炸是訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時常見的兩大問題，它們會嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)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(shù)、采用合適的權(quán)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(xùn)練效率和性能，從而推動深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播過程中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)通過鏈?zhǔn)椒▌t計算梯度以更新權(quán)重時，梯度值隨著層數(shù)的增加而迅速減小，最終趨近于零。這會導(dǎo)致靠近輸入層的權(quán)重更新變得非常緩慢，甚至幾乎不更新，從而阻止網(wǎng)絡(luò)從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)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(shù)的選擇、鏈?zhǔn)椒▌t的應(yīng)用、權(quán)重初始化不當(dāng)以及網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多等。

激活函數(shù)的選擇：在使用某些激活函數(shù)（如Sigmoid和Tanh）時，當(dāng)輸入值非常大或非常小的時候，這些函數(shù)的導(dǎo)數(shù)（或梯度）會趨近于零。鏈?zhǔn)椒▌t的應(yīng)用：在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度是通過鏈?zhǔn)椒▌t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(shù)導(dǎo)數(shù)的乘積。如果每一層的梯度都稍微減小一點，那么經(jīng)過多層傳播后，梯度值就會變得非常小，幾乎為零。權(quán)重初始化不當(dāng)：如果網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的初始值設(shè)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(dǎo)致激活函數(shù)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(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多：隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)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(shù)越多，梯度消失的風(fēng)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(shù)、采用合適的權(quán)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(shù)的增加而迅速增大，最終變得非常大，超出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正常處理范圍，從而導(dǎo)致模型參數(shù)更新不穩(wěn)定，甚至訓(xùn)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(quán)重初始化過大、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多以及學(xué)習(xí)率設(shè)置過高等。

權(quán)重初始化過大：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果權(quán)重的初始值設(shè)置得過大，那么在反向傳播過程中，梯度值可能會因為權(quán)重的累積效應(yīng)而迅速增大，導(dǎo)致梯度爆炸。網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過多：在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于鏈?zhǔn)椒▌t的應(yīng)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(jīng)過多層傳播后，梯度值就會變得非常大，導(dǎo)致梯度爆炸。學(xué)習(xí)率設(shè)置過高：學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)更新的步長。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置得過高，那么模型參數(shù)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(xué)習(xí)率會使模型在更新參數(shù)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(quán)重、調(diào)整學(xué)習(xí)率并選擇穩(wěn)定的優(yōu)化算法來降低梯度爆炸的風(fēng)險。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號架構(gòu)師帶你玩轉(zhuǎn)AI 作者：AllenTang

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