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标题: 模型出现梯度爆炸如何解决 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-7-21 11:17
标题: 模型出现梯度爆炸如何解决
重新设计网络层更少的网络，在循环神经网络中，训练过程中在更少的先前时间步上进行更新。(沿时间的截断反方向传播)来缓解梯度爆炸问题。使用ReLU激活函数使用LSTM网络
+ |6 e0 q( z- L8 E# \6 u3 KLSTM(长短期记忆)，是一种特殊的RNN, 在循环神经网络中，梯度爆炸发生可能是因为某种网络的训练本身存在不稳定性，如随时间的反向传播本质上是将循环网络转换成深层神经网络。
4 b7 U; s1 p2 p7 a+ ^7 P+ y5 L' Z使用LSTM单元和相关的门类神经元结构可以减少梯度爆炸问题。使用梯度截断， 在训练过程中检查和限制梯度的大小，当梯度超过阈值就截断。对权重使用正则化。惩罚产生较大权重的损失函数。: l' S6 C+ g2 P2 x
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