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
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