残差网络（ResNet）是一种深度神经网络，它能够有效解决深层神经网络中梯度消失问题。 它利用跳跃连接（skip connections）来替代简单的堆叠层，从而让梯度能够在深层网络中顺利传播，从而防止梯度消失问题发生。 跳跃连接能够有效保存浅层特征以及它们对深层特征的影响，这样可以在训练过程中减少参数的更新，从而有效避免梯度消失的问题。 从深层网络角度来讲，不同的层学习的速度差异很大，表现为网络中靠近输出的层学习的情况很好，靠近输入的层学习的很慢，有时甚至训练了很久，前几层的权值和刚开始随机初始化的值差不多。 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。 1、梯度爆炸和梯度消失训练很深的神经网络时，随着层数的增加，导数会出现指数级的下降，则导致梯度消失。
在传统白酒酿造过程中，不管是整粒原粮或粉粮，其淀粉糊化均是通过常规蒸煮方式。 鉴于其占用时间较长，能耗较高，沱牌舍得在白酒酿造粮食处理上精于创新，率先采用独特的汽爆技术，将原本用于纤维素膨化的汽爆机应用于高淀粉质粮粒。 该汽爆技术采用蒸汽弹射原理，不同于热喷射或挤压膨化，也有别于压力较低、时间略长的传统爆米花操作（压力0.8 MPa、时间10 min左右）。
梯度爆炸原因: 解决方案
将每次汽爆高粱的体积固定为4700 mL，蒸汽压力控制在1.4～2.4 MPa，汽爆后的粮粒在自然状态下经风选后收集种皮称重，数据见表3、图10。 将每次汽爆玉米的体积固定为4450 mL，蒸汽压力控制在1.4～2.4 MPa，汽爆后的粮粒在自然状态下经风选后收集种皮称重，数据见表2、图9。 为排除干扰，将每次汽爆小麦体积量固定为4500 mL，蒸汽压力控制在1.4～2.4 MPa，汽爆后的粮粒不经任何挤压、在自然状态下风选后收集种皮称重。 当蒸汽压力大于2.0 MPa时，随着压力增大，无论是高粱、小麦或玉米，其膨胀率增加幅度减小，但同时易导致粮粒焦糊，并增加能耗，故玉米最佳汽爆压力为1.8～2.0 MPa。 由图7可知，当压力在1.4～2.4 MPa时，玉米体积随压力变化较小，而小麦随压力逐渐增大时，其体积增大效果非常明显。
1、空间块（Spatial Blocks）：在卷移过程中，输入图像的像素会被划分为一系列的空间块，每个空间块的大小取决于卷移核的大小。 1、以每批输入的mini-batch 为单位，计算每个 mini-batch 中每个输入变量的均值和标准差。 在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。 当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。 通常我们都会保证输入的数据是否正确(这个要是不能保证那么后续也就没必要继续了..)。
梯度爆炸原因: 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响
因此，研究β-HMX 的相变问题对于理解弹药装药的结构演化和化学反应机制具有重要的科学意义和应用价值。 梯度爆炸原因 由图23、图24可知，无论汽爆粮还是蒸煮粮，堆积时均是表层升温快且升温幅度大，而距表层越远，其温度变化越缓慢；区别在于，汽爆粮堆积在8 h即开始升温，而蒸煮粮在10 h才开始升温。 粮食汽爆过程中，在160～240℃的高温高压下会发生美拉德反应，赋予酿酒原粮一种舒适、幽雅的烘焙粮香风味，随蒸馏而进入酒体，形成独特的粮香风格，有助于酒体陈香味的快速形成。 以小麦为例，当其汽爆的最佳压力为2.2 MPa时，对不同初始含水量的小麦进行汽爆，其哑籽率见图15。 粮食脱皮比率，指汽爆后纯种皮占粮食总量的质量百分比，可侧面反映粮食汽爆效果。
造成梯度消失这种问题的原因是反向传播时如果网络很深的情况下梯度程指数型减少，导数逐渐缩减为0，导致权值不更新，网络无法优化，为梯度消失。 造成梯度爆炸这种原因是，如果一个权值初始值大于10，并且每层传值都大于1，如果网络很深则呈现指数型增长，梯度很大，更新的权值很大。 梯度消失，权值更新接近0，激活函数代表sigmoid出现该问题，因为在sigmoid函数中x的值如果很大或者很小时导数接近0。 梯度爆炸，链式求导部分大于1，权值更新无限大，指数型增长。
梯度爆炸原因: 梯度消失问题
与准静水压下发现的4 个相变过程进行比较，推测相Ⅲ和相Ⅳ的分子构型相较于β 相发生了巨大的变化，其堆积方式也发生了改变，晶体结构不再保持为单斜结构，相变过程伴随着体积变化。 通过反向传播算法更新梯度的公式可以看到，影响梯度更新的有，初始权重、激活函数、梯度流动方式、损失值过大等。 Dropout导致两个神经元不一定每次都在同一个子网络中出现，这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况 。 迫使网络去学习更加鲁棒的特征 ，这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。 预训练加finetunning 此方法来自Hinton在06年发表的论文上，其基本思想是每次训练一层隐藏层节点，将上一层隐藏层的输出作为输入，而本层的输出作为下一层的输入，这就是逐层预训练。
当然，添加的参数增加了计算的复杂性，但它会带来更好的性能，它们被用于最先进的深度学习架构。 经典激活函数 本节将描述人工神经网络中最常见的一些激活函数，它们的属性以及在常见机器学习任务中的性能。 梯度下降是用于查找函数最小值的一阶迭代优化算法。 梯度爆炸原因 要使用梯度下降找到函数的局部最小值，可以采用与当前点的函数梯度（或近似梯度）的负值成比例的步骤。 如果采取的步骤与梯度的正值成比例，则接近该函数的局部最大值，被称为梯度上升。 LSTM（Long Short-Term Memory）能够解决梯度消失/爆炸的问题，这是因为它具有记忆细胞和遗忘门，以及输入门和输出门。
梯度爆炸原因: 梯度爆炸分析
序列（句子）可以很长，可能20个词或者更多，因此你需要反向传播很多层。 实际上，许多人会在反向传播数步之后进行截断。 逻辑回归、感知机均只包含一个输入层以及一个输出层，只能处理线性可分问题。 如果在输入层与输出层之间加入一层到多层的隐藏层，就会得到神经网络结构。 可以看到在经过100次乘法运算后，矩阵内的值发生了爆炸性增长，这就是梯度爆炸。
- 不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。
- 答： ES6是新一代的JS语言标准，对分JS语言核心内容做了升级优化，规范了JS使用标准，新增了JS原生方法，使得JS使用更加规范，更加优雅，更适合大型应用的开发。
- 此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优，此方法有一定的好处，但是目前应用的不是很多了。
- 另外一种解决梯度爆炸的手段是采用权重正则化（weithts regularization）比较常见的是 l1正则，和 l2正则，在各个深度框架中都有相应的 API 可以使用正则化。
- 为排除干扰，将每次汽爆小麦体积量固定为4500 mL，蒸汽压力控制在1.4～2.4 MPa，汽爆后的粮粒不经任何挤压、在自然状态下风选后收集种皮称重。
- 这就导致 hidden layer 1 相当于只是一个映射层，对所有的输入做了一个函数映射，这时的深度学习网络的学习等价于只有后几层的隐含层网络在学习。
当网络过深，如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积可能趋于0；另一方面，如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷。 梯度爆炸与梯度消失类似，当每层的偏导数值都大于1时，经过多层的权重更新之后，梯度就会以指数形式增加，即为梯度爆炸。 如果激活函数是线性函数，那么再多的神经网络层仍然只能拟合线性函数。 使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对 Wx 、 Ws 、 Wo 以及 b1b2 求偏导，并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程。 举例说明，NETo1 为输出层的输入，也就是隐藏层的输出经过线性变换后的值， OUTo1 为经过激活函数sigmoid后的值；同理 NETh1 为隐藏层的输入，也就是输入层经过线性变换后的值， OUTh1 为经过激活函数sigmoid 的值。
梯度爆炸原因: 激活函数有什么用？常见的激活函数的区别是什么？
正则起到使得权值分布较为均匀且值都比较小。 在梯度消失、爆炸的问题这里，当我们的权值大小得到限制，一则不容易出现于激活函数的饱和区的梯度消失，二来不会因为权重过大导致某些参数梯度过大的爆炸。 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数解决方案4-batchnorm/批规范化解决方案5-残差结构解决方案6-LSTM 梯度消失与梯度爆炸其实差不多，两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采… 而Batch Normalization就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布。
将高粱、小麦、玉米等有种皮包裹的粮粒，在不同压力下分别进行脱皮比率测定。 这意味着最终的表达式对h0梯度的表达式将会包含很多很多权重矩阵因子，这样不断对同一个值做乘法，是非常糟糕的。 Windows.old删了的后果 Windows.old是指电脑在重装系统的过程中，备份旧系统重要文件的文件夹，位于新系统的C盘中。 删除windows.old没有什么后果，只是不能恢复到原来的旧系统。 不过删除可以释放系统盘大量空间，windows.old 所占空间大小一般都在1G左右，若系统盘大小有限则严重影响系统正常运行。
梯度爆炸原因: 5 解决方案5-残差结构
生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid 函数。 但事实证明，Relu 激活函数通常在 ANN 工作得更好。 社会观念的进步虽迟但到，“姐弟恋”的数量在增加，说明越来越多的人正在脱离择偶梯度理论的桎梏。 这背后有医学昌明之下，女性生育年龄放宽的客观原因，也有女性经济能力社会地位稳步上升的社会大背景，更有人们对婚姻价值的重新构建。 “男大女小”的婚恋，如果结局是分手，人们会寻找各种主观客观原因，比如三观不合、性格不合、原生家庭如何如何，但如果是“男小女大”呢？
4、选取较小的网络：使用较小的网络，可以让模型更具有针对性，更容易检测出前景目标，避免对于背景的过度识别。 表示模型的输出（不同类别的输出可能不同），表示各个类别的累加和，最终输出的概率值范围为 0 到 1（即归一化后的结果）。 Softmax 函数：Softmax 函数可以把神经元的输出映射到 0 到 1 之间，并且各个神经元的总和为 1，常用于多分类问题。 注：在WGAN中也有梯度剪切限制操作，但是和这个是不一样的，WGAN限制梯度更新信息是为了保证lipchitz条件。 Suffle即洗牌的意思，如果我们在数据加载阶段将Shuffle参数设置在True，那么在神经网络的读取数据的时候，将会打乱顺序去读取，也就是不按照数据的排列顺序去读取。 可以看到，最浅的那个隐含层，梯度更新的速度，是非常小的。
梯度爆炸原因: 梯度消失问题简介
3、分类和定位：分类和定位是一种有效的解决前景少背景多的方法，它将目标检测任务分为两个部分：分类（判断是否有目标）和定位（确定目标的位置）。 在分类的步骤中，可以通过更有效地检测前景目标来减少背景图像。 梯度爆炸原因 梯度爆炸原因 1、图像增强：图像增强是一种有效的解决前景少背景多的方法，它可以通过增加或减少图像的噪声、添加变换、改变对比度、添加颜色、旋转和其他变换等来增加前景背景的特征差异。
网络层之间的梯度（值大于1.0）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸。 梯度爆炸原因 权重正则化（weithts regularization）解决梯度爆炸。 比较常见的是L1正则，和L2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化，比如在tensorflow中，若搭建网络的时候已经设置了正则化参数，调用layer层的时候，可以直接计算出正则损失。 上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。 梯度爆炸原因 我们发现，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。 虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。