梯度彌散與梯度爆炸
問題描述 先來看看問題描述。 當我們使用sigmoid funciton 作爲激活函數時，隨着神經網絡hidden layer層數的增加，訓練誤差反而加大了，如上圖所示。 下面以2層隱藏層神經網絡爲例，進行說明。 結點中的柱狀圖表示每個神經元參數的更新速率(梯度)大小，有圖中可以看出，layer2整體速度都要大於layer1. 我們又取每層layer中參數向量的長度來粗略的估計該層的更新速率，得到
相關文章
- 1. 梯度彌散與梯度爆炸
- 2. 梯度彌散和梯度爆炸
- 3. 關於CNN、RNN中的梯度爆炸/梯度彌散
- 4. 梯度消失與梯度爆炸
- 5. 梯度爆炸與梯度消失
- 6. 梯度消失與爆炸
- 7. 梯度消失 + 梯度爆炸
- 8. 梯度消失、梯度爆炸
- 9. 梯度消失和梯度爆炸
- 10. [nlp] 梯度消失＆梯度爆炸
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • TCP滑動窗口機制深度剖析 - TCP/IP教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 梯度彌散與梯度爆炸
- 2. 梯度彌散和梯度爆炸
- 3. 關於CNN、RNN中的梯度爆炸/梯度彌散
- 4. 梯度消失與梯度爆炸
- 5. 梯度爆炸與梯度消失
- 6. 梯度消失與爆炸
- 7. 梯度消失 + 梯度爆炸
- 8. 梯度消失、梯度爆炸
- 9. 梯度消失和梯度爆炸
- 10. [nlp] 梯度消失＆梯度爆炸