梯度爆炸与消失
梯度爆炸和梯度消失
一、概念解析
(一)梯度爆炸
- 定义
- 在深度神经网络训练的反向传播过程中,梯度爆炸是指梯度的值过大的现象。这会使模型的参数更新出现异常。
- 产生原因
- 深层网络与链式法则:深度神经网络按链式法则计算某层权重的梯度时,要把从输出层到该层的所有梯度连乘。如果每层的梯度都比较大,经过多层相乘后,梯度就会变得极大。就像一个多层的传递过程,每一步都放大一点,到最后就会变得非常大。
- 权重初始化不当:如果神经网络的权重一开始就设置得太大,每层激活函数的输出值也会很大。这样在反向传播计算梯度时,就容易出现梯度爆炸。比如,激活函数输出过大,即使它的导数可能很小,但由于前面输出值变化大,梯度还是可能爆炸。
(二)梯度消失
- 定义
- 梯度消失是反向传播时梯度的值过小,小到几乎不能有效更新网络权重的情况。
- 产生原因
- 激活函数选择不当:有些激活函数,像sigmoid函数,它的导数在某些范围很小。当网络层数很多时,多层激活函数的导数相乘,梯度就会越来越小,最后趋近于0。
- 深层网络与梯度传递:和梯度爆炸类似,在深层网络里,根据链式法则计算梯度要连乘多层局部梯度。要是每层局部梯度都小于1,经过多层相乘后,梯度就会很快趋近于0。
二、危害
(一)对模型训练的影响
- 梯度爆炸的危害
- 权重更新失控:梯度爆炸会让权重更新的幅度太大,使模型参数在训练时很不稳定。比如在更新权重时,可能一下子把权重变成一个特别大的值,导致模型输出不正常,甚至让模型没办法收敛。
- 无法收敛:模型可能找不到最优解,因为太大的梯度会让优化算法跳过损失函数的最小值区域,训练过程就会出问题,损失函数也不能收敛到一个比较小的值。
- 梯度消失的危害
- 权重更新缓慢:梯度消失会让权重更新变得超级慢。因为梯度接近0时,按照权重更新公式,权重几乎不会改变。
- 训练停滞:在深层神经网络里,这种情况更明显。底层的网络层因为梯度消失很难学到有用的特征表示,模型就没办法好好训练,也不能很好地拟合数据。
三、预防措施
(一)梯度裁剪
- 原理
- 梯度裁剪是防止梯度爆炸的好方法。简单来说,就是设定一个梯度的最大值。当计算出来的梯度超过这个最大值时,就把梯度调整到这个最大值。这样就可以避免梯度过大。
- 示例
- 假设我们在训练过程中得到了一个很大的梯度,我们就把它限制在一个我们能接受的范围。就像给一个可能会跑太远的东西设置一个围栏,不让它超出我们设定的界限。
(二)合适的权重初始化
- 方法
- Xavier初始化:对于线性层,Xavier初始化可以缓解梯度问题。它是根据输入和输出神经元的数量来初始化权重的,目的是让每层输入和输出的方差尽量一样。这样可以避免因为权重初始化不当导致的梯度问题。
- He初始化:在使用ReLU等激活函数时,He初始化更好。它是按照ReLU激活函数的特点来初始化权重的,能够帮助模型更好地训练,减少梯度问题。
(三)选择合适的激活函数
- ReLU及其变体
- ReLU(Rectified Linear Unit):ReLU函数在大于0的时候是线性的,计算简单,而且在一定程度上能避免梯度消失。它在大于0的部分梯度是1,这样就不会出现像sigmoid函数那样因为导数过小导致的梯度消失问题。
- Leaky ReLU:Leaky ReLU是在ReLU的基础上改进的。当输入小于0时,它不是直接输出0,而是输出一个比较小的倍数的输入。这样就解决了ReLU在输入小于0时梯度为0的问题,能更好地缓解梯度消失。
- PReLU(Parametric ReLU):PReLU和Leaky ReLU很像,但是它的系数是可以在训练过程中学习的。这样它就能根据数据和模型的情况自己调整,更好地适应避免梯度消失的需求。
(四)残差网络
- 结构特点
- 残差网络有一个很特别的结构,叫残差连接。在这个网络里,每一层的输出不是直接给下一层,而是和下一层的输入相加之后再给下一层。
- 工作原理
- 这种结构让梯度在反向传播时有更直接的路可以走。就算网络很深,梯度也能比较好地传播。因为有了这个直接的连接,梯度不需要经过很多复杂的层的乘积,就可以避免梯度消失。
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