Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Gradientis ablatione et explosio gradiente problemata communia sunt in profundis discendis. Maxime in processu formationis reticulorum neuralis occurrunt, praesertim cum utensCum backpropagation algorithmus facit pondus renovatio . Haec est accurata analysis harum duarum quaestionum;

1. Rationes CLIVUS ablatione

1. alta network compages：
   • quandoNimis multi neural network stratisgradiens transibitMulta rides agunt.siGradus cuiusque tabulae minor est quam 1(exempli gratia derivativa functionis sigmoideae minus quam 0,25 in pluribus), deindeSecundum numerum laminis augetur, valor clivus cito corrumpet exponentialiter prope 0, gradatim evanescet causans.
2. Inconueniens munus activation：
   • quidammunus activationDerivationes (ut sigmoidea et tanh) minimae fient cum valorem initus ab origine longe abest, quae gradientem valorem in backpropagationem celerius decrescere facient, ut clivum evanescant.
3. Improprium initialization de ponderibus：
   • siValor initialization retis pondus angustus estpotest etiam facere valorem gradientem nimis parvum esse in processu propagationis posterioris, quae gradatim evanescere faciat.

2. Causae CLIVUS CREPITUS

1. alta network compages：
   • Similes clivo evanescente;alta network compages Potest etiam ad explosionem gradientem ducere.Sed hoc in casu, gradus in backpropagationem pertranseuntMulta ridesoperatio etGradus cuiusque ordines maior est quam 1deinde, cum numerus laicorum augetur, clivus valor exponentialiter ad valorem amplissimum crescet, crepitu gradiente causando.
2. Inconueniens munus activation：
   • Dum ipsam functionem activationis non necessario directe ducit ad gradus explodendis, in quibusdam casibus (ut utensReLU munus activationet valor initus positivae pergit), gradiens idem manere potest vel augere, quo periculo explosionis gradientis augetur.
3. Improprium initialization de ponderibus：
   • siValor initialization retis pondus nimis magnum estdeinde in processu backpropagationis, valor clivus cito ad amplissimum crescat, causando clivum explodendi.

3. radix causa

Evanescente et exploding graduumRatio fundamentalis in defectibus algorithmus backpropagationis consistit . In retis altis, variae stratae variae velocitates discunt.Ostendit accumsan prope output in retiaculis optime discit, accumsan prope input lentissime discit.，Aliquando etiam post diuturnam exercitationem, pondera primorum paucorum stratorum fere eaedem sunt ac passim initio initiales factae. .Hoc est maxime quodCumulativa multiplicatio effectus graduum in backpropagationlxxxvi.

4. Solutio

Ad solvendas quaestiones clivosas evanescentium et explodentium, nonnullae sequentium consiliorum adhiberi possunt;

1. Elige quod oportet activation munus：
   • ususActivation functiones ut ReLU et Leaky ReLUderivationes harum functionum sunt maiores quam 0 in pluribus, quae problema gradatim evanescentem efficaciter sublevare possunt.
2. Rationabile pondus initialization：
   • ususXaveriuset alii modi initializationAutomatice accommodare latitudinem ponderis initialization secundum numerum retiacula laminisut periculum gradientis abitus et explosionis gradientis reducendo.
3. Usus Batch Normalization：
   • BN tabulatum canQuisque accumsan input est normalized, ita ut initus distributio uniuscuiusque tabulae consistat, eo quod periculum abitus et motus gradientis explosionis minuatur.
4. Residua Network (ResNet)：
   • passInducere crux iacuit nexum compages, RELICTUM network potest esseAltiorem numerum retis strata sublevantem problema CLIVUS evanescens。
5. CLIVUS seges：
   • In CLIVUS update processus, siValor clivus nimis magnus est ac tonsi potestut eatur explosio.
6. ususAptius optimizer：
   • sicutOptimizers ut Adam sponte accommodare discendi rateet parametros updates innixa primis et secundis momentis clivi, eo quod periculum gradientis abitus et explosionis gradientis minuit.