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时间序列预测(七)——梯度消失(Vanishing Gradient)与梯度爆炸(Exploding Gradient)

目录

一、定义

二、产生原因

三、解决方法:


梯度消失与梯度爆炸是深度学习中常见的训练问题,它们主要发生在神经网络的反向传播过程中,使得模型难以有效学习。

一、定义

1、梯度消失(Vanishing Gradient):指的是在反向传播时,随着层数增加,梯度逐渐衰减到接近零的现象。梯度消失的主要问题在于模型的前几层权重几乎无法得到有效更新,使得训练过程收敛非常缓慢,尤其在处理长序列或深层网络时表现得尤为明显。

2、梯度爆炸(Exploding Gradient):指在反向传播时,随着层数增加,梯度成指数级增长的现象。这种现象会导致权重值迅速变得非常大,从而影响模型稳定性,甚至出现数值溢出,使得网络无法收敛。

二、产生原因

1、梯度消失

  • 隐藏层层数过多。
  • 采用了不合适的激活函数,如sigmoid或tanh,它们的导数在大部分区间内都小于1,容易导致梯度消失。

2、梯度爆炸

  • 隐藏层层数过多。
  • 权重的初始化值过大。
  • 激活函数的导数值在某些区间内过大。

三、解决方法

1、梯度消失

  • 选择合适的激活函数:ReLU、Leaky ReLU 等激活函数可以缓解梯度消失问题,因为它们在正区间没有梯度衰减。可以看这篇文章:时间序列预测(三)——激活函数(Activation Function)-CSDN博客
  • 梯度裁剪(Gradient Clipping):设定一个最小梯度阈值,以防止梯度过度缩小。
  • 使用 LSTM 或 GRU:通过引入门控机制,LSTM 和 GRU 能够有效缓解梯度消失问题,使模型更稳定。
  • 权重初始化:使用如 Xavier 初始化、He 初始化等可以让初始权重更适合反向传播。

2、梯度爆炸

  • 梯度裁剪:设定一个最大梯度阈值,对超过该阈值的梯度进行截断,限制梯度更新的幅度。
  • 权重正则化:通过权重惩罚(如 L2 正则化)限制权重值过大,从而防止梯度爆炸。
  • 批归一化(Batch Normalization):在每层激活后对输入数据进行归一化,控制数值范围,避免梯度爆炸。

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