深层网络梯度消失-爆炸原因
声明：文章仅作知识整理、分享，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 网上有很多关于梯度消失-爆炸这方面的文章，相似的也比较多，最近对不同文章进行整理，修改部分文章公式错误，形成整理。 1、概念 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说
相关文章
- 1. RNN梯度消失和梯度爆炸的原因
- 2. 梯度消失和梯度爆炸的原因
- 3. [深度学习] 梯度消失与梯度爆炸、Loss为Nan的原因
- 4. 深度神经网络中的梯度消失与爆炸
- 5. 梯度消失与爆炸
- 6. 梯度消失 + 梯度爆炸
- 7. 梯度消失、梯度爆炸
- 8. 梯度消失与梯度爆炸
- 9. 梯度消失和梯度爆炸
- 10. 梯度爆炸与梯度消失
- 更多相关文章...
- • TCP/IP网络访问层的构成 - TCP/IP教程
- • 网络协议是什么？ - TCP/IP教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • 算法总结-广度优先算法
相关标签/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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. RNN梯度消失和梯度爆炸的原因
- 2. 梯度消失和梯度爆炸的原因
- 3. [深度学习] 梯度消失与梯度爆炸、Loss为Nan的原因
- 4. 深度神经网络中的梯度消失与爆炸
- 5. 梯度消失与爆炸
- 6. 梯度消失 + 梯度爆炸
- 7. 梯度消失、梯度爆炸
- 8. 梯度消失与梯度爆炸
- 9. 梯度消失和梯度爆炸
- 10. 梯度爆炸与梯度消失