浅谈神经网络反向传播的梯度丢失问题
2017-08-24 16:03
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在神经网络的训练过程中，由于神经网络初始参数的随机初始化一般是正态分布函数的初始化，因此往往初始化权值小于1，导致了如果随着网络深度的提升，如果使用sigmoid函数，则累积的结果是梯度值的指数级减小，从而导致梯度趋近于0，使其难以有效地被训练。
后续会对当前针对网络层数加深，解决梯度丢失问题的多种方法进行归纳。
参考资料：
深度神经网络中的梯度丢失和梯度爆炸
后续会对当前针对网络层数加深，解决梯度丢失问题的多种方法进行归纳。
参考资料：
深度神经网络中的梯度丢失和梯度爆炸
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