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什么是梯度消失?怎么解决?

时间:2019-06-30 17:28:46      阅读:645      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:ash   原因   结果   训练   das   oid   初始化   输出   好的   

累乘中一个梯度小于1,那么不断累乘,这个值会越来越小,梯度衰减很大,迅速接近0。

在神经网络中是离输出层近的参数,梯度越大,远的参数,梯度越接近0。

根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法:

1、好的初始化方法,逐层预训练,后向传播微调。

2、换激活函数,用relu,leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1,避免了在累乘过程中,结果迅速衰减。

什么是梯度消失?怎么解决?

标签:ash   原因   结果   训练   das   oid   初始化   输出   好的   

原文地址:https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11110341.html

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