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La desaparición y explosión de gradientes son problemas comunes en el aprendizaje profundo. Ocurren principalmente durante el proceso de entrenamiento de redes neuronales, especialmente cuando se usan.Cuando el algoritmo de retropropagación realiza una actualización de peso . A continuación se presenta un análisis detallado de las causas de estos dos problemas:

1. Razones de la desaparición del gradiente

1. estructura de red profunda：
   • cuandoDemasiadas capas de red neuronal, el gradiente pasará a travésMúltiples paseos funcionar.siEl gradiente de cada capa es menor que 1.(Por ejemplo, la derivada de la función sigmoidea es menor que 0,25 en la mayoría de los casos), entoncesA medida que aumenta el número de capas, el valor del gradiente disminuirá rápidamente exponencialmente hasta cerca de 0, lo que provocará que el gradiente desaparezca.
2. Función de activación inadecuada：
   • algunofunción de activaciónLas derivadas (como sigmoide y tanh) se volverán muy pequeñas cuando el valor de entrada esté lejos del origen, lo que hará que el valor del gradiente disminuya rápidamente durante la propagación hacia atrás, lo que provocará que el gradiente desaparezca.
3. Inicialización incorrecta de pesos.：
   • siEl valor de inicialización del peso de la red es demasiado pequeño.También puede hacer que el valor del gradiente sea demasiado pequeño durante el proceso de retropropagación, lo que puede hacer que el gradiente desaparezca.

2. Causas de la explosión de gradiente

1. estructura de red profunda：
   • Similar al gradiente que desaparece,estructura de red profunda También puede provocar una explosión de gradiente.Sin embargo, en este caso, los gradientes durante la retropropagación pasan porMúltiples paseosoperación, yEl gradiente de cada capa es mayor que 1.Luego, a medida que aumenta el número de capas, el valor del gradiente aumentará exponencialmente a un valor muy grande, lo que provocará una explosión del gradiente.
2. Función de activación inadecuada：
   • Si bien la función de activación en sí misma no necesariamente conduce directamente a la explosión de gradientes, en algunos casos (como el uso deFunción de activación ReLUy el valor de entrada sigue siendo positivo), el gradiente puede permanecer igual o seguir aumentando, aumentando así el riesgo de explosión del gradiente.
3. Inicialización incorrecta de pesos.：
   • siEl valor de inicialización del peso de la red es demasiado grande., luego, durante el proceso de retropropagación, el valor del gradiente puede aumentar rápidamente a un valor muy grande, lo que hace que el gradiente explote.

3. Causa raíz

Degradados que desaparecen y explotanLa razón fundamental radica en las deficiencias del algoritmo de retropropagación. . En redes profundas, diferentes capas aprenden a velocidades muy diferentes.Muestra que la capa cerca de la salida en la red aprende muy bien, mientras que la capa cerca de la entrada aprende muy lentamente.，A veces, incluso después de entrenar durante mucho tiempo, los pesos de las primeras capas son casi los mismos que los inicializados aleatoriamente al principio. .Esto se debe principalmente a queEfecto de multiplicación acumulativa de gradientes durante la propagación hacia atráscausado.

4. Solución

Para resolver los problemas de gradiente que desaparecen y explotan, se pueden adoptar algunas de las siguientes estrategias:

1. Elija una función de activación adecuada：
   • usarFunciones de activación como ReLU y Leaky ReLU, las derivadas de estas funciones son mayores que 0 en la mayoría de los casos, lo que puede aliviar eficazmente el problema del gradiente evanescente.
2. Inicialización de peso razonable：
   • usarXavier, Ély otros métodos de inicialización. Estos métodos pueden.Ajuste automáticamente el rango de inicialización de peso según la cantidad de capas de red, reduciendo así el riesgo de desaparición y explosión de gradiente.
3. Utilice la normalización por lotes：
   • La capa BN puedeLa entrada de cada capa está normalizada., De modo que la distribución de entrada de cada capa siga siendo consistente, reduciendo así el riesgo de desaparición y explosión de gradiente.
4. Red Residual (ResNet)：
   • aprobarIntroducir una estructura de conexión entre capas., la red residual puede serProfundizar el número de capas de red y al mismo tiempo aliviar el problema del gradiente que desaparece。
5. cultivo degradado：
   • Durante el proceso de actualización del gradiente, siEl valor del gradiente es demasiado grande y se puede recortar., para evitar la aparición de explosión de gradiente.
6. usarUn optimizador más adecuado：
   • comoLos optimizadores como Adam pueden ajustar automáticamente la tasa de aprendizaje.y realice actualizaciones de parámetros basadas en el primer y segundo momento del gradiente, reduciendo así el riesgo de desaparición y explosión del gradiente.