为什么会出现梯度消失问题
梯度消失问题与如何选择激活函数
（那么梯度爆炸，也就是同样的道理，当激活函数的导数大于1的时候，它会呈指数级的增长。）由上面的推导我们可以知道，梯度消失的主要原因，主要是和激活函数的导数有关。 所以如果激活函数选择的不合适，就会出现梯度消失问题 当然，除了激活函数，还有其他几种方法：梯度消失：梯度爆炸：今天先来重点看...
什么是过拟合、网络退化、梯度消失和梯度爆炸?
退化问题也表明了：通过多个非线性层来近似恒等映射可能是困难的。解决办法 原因 梯度消散和梯度爆炸本质上是一样的，都是因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。Sigmoid激活函数最容易产生梯度消散，这是由于它的函数特性决定的。解决办法 参考 网络退化、过拟合、梯度消散\/爆炸 ...
解释sigmoid为什么会导致梯度消失
但是随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解（即过拟合，在训练样本上有很好的拟合效果，但是在测试集上效果很差），并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。同时，另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加，“梯度消失”（或者...
为什么实际应用中更多的使用relu而非sigmoid。
为什么实际应用中更多的使用relu而非sigmoid介绍如下:1、计算效率 relu的计算速度比Sigmoid更快，因为relu只涉及简单的阈值比较和取最大值的操作。这在训练大型深度网络时可以节省大量的计算资源。2、梯度消失问题 Sigmoid函数的导数在接近其两个极端(0和1)时非常接近于0，这会导致反向传播中的梯度消失问题...
常用激活函数比较
sigmoid缺点： 激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法 反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练 下面解释为何会出现梯度消失：反向传播算法中，要对激活函数求导，sigmoid 的导数表达式为：sigmoid 原函数及导数图形如下：由图可知，导数从 0 开始很快就又...
神经网络中的梯度与损失值区别
层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显。
为什么大气温度梯度到热层以后就消失了?
折叠垂直温度梯度 垂直温度梯度在陆地上，大约每升高100米，气温下降0.6℃，从而形成一个随高度增加而温度逐级下降的大气温度梯度。在接近地表的范围内，由于地形差异和覆盖物的影响，也会出现较为明显的温度梯度。例如，在巴拿马一个高40米的热带雨林中，森林顶部的日平均气温为30℃，中部为28℃，靠近...
神经网络训练常用算法有哪些?
在大模型训练过程中，常用的优化算法主要包括以下几种：1. 梯度下降法：用于优化神经网络的损失函数，通过逐步更新神经网络的参数，以最小化损失函数。2. 随机梯度下降法：在训练大模型时，可能会出现梯度消失或爆炸的问题，随机梯度下降法通过在每次更新时加入随机性，避免了这个问题的发生。3. Adam优化...
sigmoid函数的优缺点
4.输出范围限制：sigmoid函数的输出范围是有界的，可以避免输出值过大或过小的问题。缺点：1.梯度消失问题：当输入值较大或较小时，sigmoid函数的导数趋于0，导致梯度消失，使得神经网络的训练变得困难。2.输出不是零中心：sigmoid函数的输出不是以0为中心的，这可能导致神经网络在训练时出现偏差。3.计算...
用sigmoid 函数有什么优点和缺点?
然而，Sigmoid 函数也有一些缺点 ：- Sigmoid 函数在变量取绝对值非常大的正值或负值时会出现饱和现象，意味着函数会变得很平，并且对输入的微小改变会变得不敏感。在反向传播时，当梯度接近于0，权重基本不会更新，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。- Sigmoid 函数的输出不是0...
拜城县丽珠回答： 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响,所以正常想法就是能把网络设计的越深越好,但是事实上却不是这样,常规的网络的堆叠在网络很深的时候,效果却越来越差了. 其中的原因之一即是网络越深,梯度消失的现象就越来越明显,网络的训练效果也不会很好.
兴研13743209839问： 为什么deep learning 能抑制梯度消失或者爆炸的问题 - ？
拜城县丽珠回答： 肯定要学会神经网络啊,因为深度学习本身就是知神经网络算法,之所以叫深度学习是为了突出深度这个词.这个深度代表很多的神经网络的层数.因为以前所说的神经网道络算法没有好的训练方法,最终训练的神经网络有2到3层就是极限了,对于很多应用来说没有实际价值.以前的主流神经网络训练方法叫反向传播,但是也解决不了随着神经网络层数的增加而梯度消失的问回题. 在2006年由Geffry Hiton提出使用逐层贪婪预训练的方式,使得神经网络可以高效的训练,层数可以达到很多层,加上云计算在计算能力上的主推,使得神经网答络有了很大的实用价值.你初学的话只要知道深度学习就是神经网络,只是深度上有突破就可以了.可以参考小面的文章.
兴研13743209839问： 起始水力梯度产生的原因 - ？
拜城县丽珠回答： 1、水力梯度:沿渗透途径水头损失与渗透途径长度的比值; 2、起始水力梯度:为了克服薄膜水的抗剪强度(或者说为了克服吸着水的粘滞阻力),使之发生流动所必须具有的临界水力梯度; 3、从水力梯度的定义可以知道,只要有水力梯度,薄膜水就会发生流动,产生水头损失.只是当实际的水力梯度小于起始水力梯度时,薄膜水的渗透速度非常小,只有凭借精密仪器才能观测到.因此严格的说,起始水力梯度是指薄膜水发生明显渗流时,用以克服其抗剪强度的水力梯度.
兴研13743209839问： 关于标量场中梯度的问题标量场中该点的梯度为什么会垂直于过该点的等值面? - ？
拜城县丽珠回答：[答案] 梯度说白了,就是场值的变化率,如果其不垂直于等值面,就会在等值面方向产生分量,即表示等值面上也是有场值变化的,与等值面定义矛盾. 所以,梯度必须垂直于等值面
兴研13743209839问： 训练一个RNN网络,如果权重与激活值都是NaN,下列选项中,哪... - 上学吧？
拜城县丽珠回答： 规模经济的原因:1,如果企业大规模生产,则工人可以实现专业化生产,从事某项其生产效率最高的生产;2,规模可以产生弹性,通过变化企业生产中使用的投入要素组合的方式,经营者可以使生产过程的组织更有效率;3,企业可能以较低的成本购买一些生产投入要素,因为他们的购买巨大,所以讨价还价能力强.规模不经济的原因:1,至少在短期内,厂房空间及设备等限制了工人更有效率的生产;2,对一家大型企业的管理会随着任务的增加而变得更加复杂和更无效率;3,当产量达到一定数目后,批量采购的优势可能会消失,在该点,一些关键投入要素的供给可能是有限的,从而推动成本上升.
