梯度消失和爆炸现象

简介：
梯度消失与爆炸是深度学习中常见的问题，当神经网络层数较深时，通过反向传播算法更新权重参数过程中，靠近输入层的梯度会变得非常小（梯度消失），而接近输出层的则可能过大（梯度爆炸），影响模型训练效果。 在深度学习的神经网络训练过程中，梯度消失与梯度爆炸是两个关键问题。梯度消失指的是，在反向传播算法执行的过程中，随着网络层数增加，权重更新逐渐变得微弱，导致深层神经元的学习效率低下。Sigmoid函数因其饱和区导数接近于零的特点而容易引发这一现象。 为解决此难题，ReLU（修正线性单元）激活函数被引入并广泛应用。ReLU在x>0时的导数值恒定为1，有效避免了梯度消失问题，并且其计算效率高、无需复杂的预训练步骤。不过，当输入值小于零时，ReLU会导致部分神经元无法激活的问题，即“死亡ReLU”。针对这一局限性，衍生出了Leaky ReLU和Parametric ReLU（PReLU）等改进版本。 另一方面，在反向传播过程中梯度变得过大的现象称为梯度爆炸，这同样会对模型训练产生负面影响。为防止这种情况发生，可以采用梯度裁剪技术来限制梯度的绝对值大小。 除了选择合适的激活函数外，合理的权重初始化策略也是至关重要的。使用随机化方法进行初始参数设置能够确保网络中各个神经元的行为独立性，并且避免了所有单元同步更新的问题。例如，Xavier初始化通过调整权重分布的方式使得每一层输出方差保持一致，从而有助于缓解梯度消失和爆炸问题。 此外，在训练过程中应用批标准化技术可以进一步提升模型性能。该方法通过对每批次数据的激活值进行归一化处理来减少内部协变量偏移的影响，进而提高了网络在前向传播阶段的稳定性以及反向传播时的梯度流动效率。 综上所述，为应对深度学习中的梯度消失与爆炸问题，我们可以采取如下策略： 1. 采用ReLU或其变体作为激活函数； 2. 使用如Xavier初始化等方法进行权重随机化设置； 3. 实施批标准化技术以增强模型稳定性； 4. 引入梯度裁剪机制来控制反向传播过程中的数值波动。 这些措施能够帮助我们在构建深度神经网络时，提高训练效率以及优化模型的泛化能力。