关于梯度消失/爆炸理解
2018-03-28 11:51
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深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。
1. 梯度不稳定问题
根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。
梯度消失
梯度爆炸
所以可以使用Relu()函数 f(x) = max(0,x)
1. 梯度不稳定问题
根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。
梯度消失
梯度爆炸
所以可以使用Relu()函数 f(x) = max(0,x)
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