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O desaparecimento e a explosão do gradiente são problemas comuns no aprendizado profundo. Eles ocorrem principalmente durante o processo de treinamento de redes neurais, especialmente durante o uso.Quando o algoritmo de retropropagação realiza atualização de peso . A seguir está uma análise detalhada das causas desses dois problemas:

1. Razões para o desaparecimento do gradiente

1. estrutura de rede profunda：
   • quandoMuitas camadas de rede neural, o gradiente passará porVários passeios operar.seO gradiente de cada camada é inferior a 1(Por exemplo, a derivada da função sigmóide é menor que 0,25 na maioria dos casos), entãoÀ medida que o número de camadas aumenta, o valor do gradiente decairá rapidamente exponencialmente perto de 0, fazendo com que o gradiente desapareça.
2. Função de ativação inadequada：
   • algunsfunção de ativaçãoAs derivadas (como sigmóide e tanh) se tornarão muito pequenas quando o valor de entrada estiver longe da origem, o que fará com que o valor do gradiente diminua rapidamente durante a retropropagação, fazendo com que o gradiente desapareça.
3. Inicialização inadequada de pesos：
   • seO valor de inicialização do peso da rede é muito pequeno, também pode fazer com que o valor do gradiente seja muito pequeno durante o processo de retropropagação, o que pode fazer com que o gradiente desapareça.

2. Causas da explosão gradiente

1. estrutura de rede profunda：
   • Semelhante ao gradiente de desaparecimento,estrutura de rede profunda Também pode levar à explosão do gradiente.Porém, neste caso, os gradientes durante a retropropagação passam porVários passeiosoperação, eO gradiente de cada camada é maior que 1, então, à medida que o número de camadas aumenta, o valor do gradiente aumentará exponencialmente para um valor muito grande, causando a explosão do gradiente.
2. Função de ativação inadequada：
   • Embora a função de ativação em si não leve necessariamente diretamente à explosão de gradientes, em alguns casos (como usarFunção de ativação ReLUe o valor de entrada continua a ser positivo), o gradiente pode permanecer o mesmo ou continuar a aumentar, aumentando assim o risco de explosão do gradiente.
3. Inicialização inadequada de pesos：
   • seO valor de inicialização do peso da rede é muito grande, então, durante o processo de retropropagação, o valor do gradiente pode aumentar rapidamente para muito grande, fazendo com que o gradiente exploda.

3. Causa raiz

Gradientes desaparecendo e explodindoA razão fundamental reside nas deficiências do algoritmo de retropropagação . Em redes profundas, diferentes camadas aprendem em velocidades muito diferentes.Mostra que a camada próxima à saída da rede aprende muito bem, enquanto a camada próxima à entrada aprende muito lentamente.，Às vezes, mesmo depois de muito tempo de treinamento, os pesos das primeiras camadas são quase os mesmos daqueles inicializados aleatoriamente no início. .Isto ocorre principalmente porqueEfeito de multiplicação cumulativa de gradientes durante retropropagaçãocausado.

4. Solução

Para resolver os problemas do gradiente de desaparecimento e explosão, algumas das seguintes estratégias podem ser adotadas:

1. Escolha uma função de ativação apropriada：
   • usarFunções de ativação como ReLU e Leaky ReLU, as derivadas dessas funções são maiores que 0 na maioria dos casos, o que pode efetivamente aliviar o problema do gradiente evanescente.
2. Inicialização de peso razoável：
   • usarXavier, Elee outros métodos de inicialização Esses métodos podem.Ajuste automaticamente a faixa de inicialização de peso de acordo com o número de camadas da rede, reduzindo assim o risco de desaparecimento e explosão de gradiente.
3. Usar normalização em lote：
   • A camada BN podeA entrada de cada camada é normalizada, de modo que a distribuição de entrada de cada camada permaneça consistente, reduzindo assim o risco de desaparecimento e explosão de gradiente.
4. Rede Residual (ResNet)：
   • passarIntroduzir estrutura de conexão entre camadas, a rede residual pode serAprofunde o número de camadas de rede e, ao mesmo tempo, alivie o problema do gradiente evanescente。
5. corte gradiente：
   • Durante o processo de atualização do gradiente, seO valor do gradiente é muito grande e pode ser cortado, para evitar a ocorrência de explosão de gradiente.
6. usarUm otimizador mais adequado：
   • comoOtimizadores como Adam podem ajustar automaticamente a taxa de aprendizageme realizar atualizações de parâmetros com base no primeiro e segundo momentos do gradiente, reduzindo assim o risco de desaparecimento e explosão do gradiente.