浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

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4.使用梯度裁剪

文献

在深度1神经网络中,梯度爆炸难题能非要通过将网络模型的层数变少来外理。此外,在训练网络时,使用较小批量详细有的是一些好处。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)机会会降低梯度爆炸居于的概率。

Jason Brownlee机器学习专家,专注于机器学习的推广教育

梯度爆炸会使得学习不稳定;

5.使用权重正则化

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。

机会你遇到上述难题,亲们儿就能非要深入分析网络否有居于梯度爆炸难题。还有一些不太为明显的迹象能非要用来确认网络中否有居于梯度爆炸难题:

         ——训练循环神经网络的困难

——深度1学习294

在深度1多层感知机中,当激活函数选着为一些没法 常用的SigmoidTanh时,网络模型会居于梯度爆炸难题。而使用修正线性激活函数(ReLU)要能减少梯度爆炸居于的概率,对于隐藏层而言,使用修正线性激活函数(ReLU)是没法 比较最少的激活函数,当然ReLU函数有一些变体,亲们儿在实践过程中能非要逐一使用以找到最最少的激活函数。

2.使用修正线性激活函数

——训练循环神经网络的困难

机会循环神经网络中居于的固有不稳定性,梯度爆炸机会会居于。比如,通过时间反向传播,其本质是将循环网络转变为深度1多层感知神经网络。通过使用长短期记忆单元(LSTM)或相关的门控神经形态要能减少梯度爆炸居于的概率。

总结

                           —— 深度1学习282

文章

机会梯度爆炸难题仍然居于,另外没法 方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。

在五种生活程度上,梯度爆炸难题能非要通过梯度裁剪来缓解(在执行梯度下降步骤没法 对梯度进行阈值操作)

外理梯度爆炸难题的方法有只是,本偏离 将介绍一些有效的实践方法:

在深度1多层感知机网络中,梯度爆炸会导致 网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,最坏的结果是机会权重值为NaN而无法更新权重。

作者信息

使用L1L2惩罚项会减少梯度爆炸的居于概率

如何外理梯度爆炸难题?

书籍

Keras深度1学习库中,在训练网络没法 ,能非要对优化器的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.

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。

梯度爆炸是哪些地方?

——自然语言外理中的神经网络方法的第5.2.4

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最少的幅度更新网络参数。在深度1网络或递归神经网络中,误差梯度在更新中偏离 得到没法 非常大的梯度,没法 的梯度会大幅度更新网络参数,进而导致 网络不稳定。在极端情况下,权重的值变得怪怪的大,以至于结果会溢出(NaN无穷否有数值)。当梯度爆炸居于时,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。

文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

在深度1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,梯度爆炸仍然会居于。当梯度爆炸居于时,能非要在网络训练时检查并限制梯度的大小,这被称作梯度裁剪。

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,难免要能 考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等难题,本文主要讲解神经网络中的梯度爆炸难题,从以下没法 方面讲解:

在循环神经网络(RNN)中,梯度爆炸会导致 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。

3.使用长短周期记忆网络

如何知道网络中否有有梯度爆炸难题?

梯度爆炸会引发哪些地方难题?

机会你想进一步深入研究梯度爆炸难题,本节将提供更多的资源:

具体而言,检查误差梯度值只是与没法 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。

梯度爆炸难题指的是训练过程中梯度大幅度增加,这是机会长期组件爆炸造成的;

在网络训练过程中,机会居于梯度爆炸,没法 会有一些明显的迹象表明這個 点,累似 :

Keras深度1学习库中,能非要在每层上使用L1L2正则器设置kernel_regularizer参数来完成权重的正则化操作。

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

梯度裁剪是外理梯度爆炸难题的没法 简单但非常有效的外理方案,机会梯度值大于某个阈值,亲们儿就进行梯度裁剪。

Keras API

1.重新设计网络模型

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