选取不同初始水分的粮食，在最佳压力参数下汽爆，比较汽爆前后的生粮数量，测试粮食含水量与汽爆效果的关联性。 1、 某汽车制造厂喷漆车间安装的低压二氧化碳气体灭火系统的管网先后两次发生爆炸。 请分析低压二氧化碳系统发生管网爆炸的原因？ 4.在场景文字识别中，对于一张完整的图片，一般是根据坐标对单词区域进行裁剪，再将所有的单词区域缩放成相同的大小。 一是单词区域裁剪不准确，二是如果缩放尺寸没有选择好，较小的图片放大成过大的尺寸，会使得训练图片非常模糊，引入大量噪声。 多层反馈RNN（RecurrentneuralNetwork、循环神经网络）神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。
一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。 ReLU 函数：优点是在 0 处有断点，可以快速收敛，计算速度快，并且不会出现梯度消失的问题；缺点是在 0 之下的区域不激活，可能会出现梯度爆炸的情况。 BN就是通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法，消除了权重参数放大缩小带来的影响，进而解决梯度消失和爆炸的问题，或者可以理解为BN将输出从饱和区拉到了非饱和区。
梯度爆炸原因: 深度学习中梯度消失、爆炸的原因以及解决方案
可以看出，relu函数的导数在正数部分是恒等于1的，因此在深层网络中使用relu激活函数就不会导致梯度消失的问题。 RNN相当于把许多循环神经网络单元连接成一个序列。 可以设想梯度流穿过，当我们要计算关于h0的损失函数的梯度时，反向传播需要经过RNN中的每一个单元。 每次反向传播经过一个单元时，都要使用其中某一个W的转置。 如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输⼊计算出相同的值， 并传递⾄输出层。
通过不断迭代直到到达损失函数的全局最小点或者局部最小点。 这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设值一个剪切阈值，如果更新梯度时，梯度超过了这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。 其中，$ \alpha $ 是指正则项系数，因此，如果发生梯度爆炸，权值的范数就会变的非常大，通过正则化项，可以部分限制梯度爆炸的发生。 Php下载文件出现乱码怎么办「建议收藏」php下载文件出现乱码的解决方法：首先使用ob_clean()函数丢弃输出缓冲区中的内容；然后利用ob_flush()函数冲刷出输出缓冲区中的内容；最后下载文件即可。 说完了RNN的反向传播及梯度消失的含义，终于该说为什么LSTM可以解决这个问题了，这里默认大家都懂LSTM的结构，对结构不做过多的描述。 其中， α 是指正则项系数，因此，如果发生梯度爆炸，权值的范数就会变的非常大，通过正则化项，可以部分限制梯度爆炸的发生。
梯度爆炸原因: 激活函数选择不当
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。
- 目前也有基于CNN的LSTM，感兴趣的可以尝试一下。
- 通过网络结构可知，输入除了经过Affine (wx+b)层，还会经过激活函数，再传输到下一层。
- 如图1中，网络的第一层学习到了边缘和颜色，第二层学习到了纹理，第三层学习到了局部的形状，而第五层已逐渐学习到全局特征。
- 这样就会突出个别数据的主要特征的同时缩小所需要学习的数据的大小，既有利于模型的学习又有利于数据的计算。
- 它是通过使用卷积神经网络（CNN）实现的，由于卷积核的权重在整个图像中是一致的，因此它可以减少对输入图像位置的依赖，从而实现平移不变性。
- 因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足，另外多说一句，Hinton提出capsule的原因就是为了彻底抛弃反向传播，如果真能大范围普及，那真是一个革命。
如图8 所示，从15.8 GPa 加压至16.8 GPa（过程1）时，出现新的拉曼峰，说明发生了相变。 经过10 h 弛豫，压力从16.8 GPa 降至16.7 GPa（过程2）时，之前出现的拉曼峰消失，HMX 回到相Ⅱ。 从16.7 GPa继续加压至17.6 GPa（过程3）时，消失的拉曼峰重新出现且更加明显，表明相变再次发生且发生相变的比例更高。 将该过程的拉曼谱与实验1 中16.2 GPa 的拉曼谱进行对比（如图9 梯度爆炸原因 所示），可见，过程1 和过程3 发生的相变与实验1 在13.9～16.2 GPa 区间发生的相变为同一相变，即相Ⅱ→相Ⅲ相变。 在未加压的情况下，样品孔破裂，压力从17.6 GPa 降至16.7 GPa（过程4）。 随后卸压，当压力降为零时，HMX恢复为β 相。
梯度爆炸原因: 采用stride大于kernel size的池化层
梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：①模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化；②训练过程中，在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致模型损失变成 NaN等等。 初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响。 简单的初始化方法可以加速训练，但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱。
除了对W做正则化，在初始权重的时候可以加上标准化，使W符合均值为0，标准差为1的高斯分布，也能限制部分梯度爆炸的发生。 Sigmoid作为损失函数，其梯度是不可能超过0.25的，这样经过链式求导之后，很容易发生梯度消失，在前文中已经解释过了。 可以看到，当w越大，其wx+b很可能变的很大，而根据最下面(手绘图)sigmoid函数导数的图像可以看到，wx+b越大，导数的值也会变的很小(导数曲线的最右边，当导数在0位置的时候，导数值最大为0.25)。 因此，若要出现梯度爆炸，其w既要大还要保证激活函数的导数不要太小。 会导致靠近输入层的隐藏层权值更新缓慢或者更新停滞。
梯度爆炸原因: 梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案
2、批量梯度下降是每次迭代使用所有样本点来更新参数，把所有样本点的梯度求和再更新参数，虽然计算量大，但是比普通梯度下降更准确和更快。 梯度爆炸原因 3、采用分布式训练：分布式训练可以利用多台计算机的资源，将模型的训练和测试任务分给不同的计算机，从而大大加快模型的训练速度。 Softmax 函数：优点是可以把输出映射到 0 到 1 之间，并且各个神经元的总和为 1，适用于多分类问题；缺点是若输出值较大，可能会出现数值稳定性问题。 过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法 训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我… BPTT（back-propagation through time）算法是针对循层的训练算法，它的基本原理和BP算法一样。
- 4、优化模型结构：可以通过调整模型结构，减少模型中不必要的复杂度，减少模型的计算量，从而提高模型的运行速度。
- Tanh 函数：优点是比 Sigmoid 函数的输出更加稳定，因此不容易出现梯度消失的问题；缺点是输出小于 0 的值，可能在训练过程中效率不够高。
- 虽然残差结构的提出主要是为了解决网络在深度加深时的退化问题，但是从figure 4可以看出，由于shortcut的存在，残差网络的输出对于输入求编导时，不管输出对于F是多少总有一个常数梯度1的存在，所以一定程度上解决了反向传播中梯度消失的问题。
- 参数激活函数的优点是：通过添加参数，几乎可以用这种方式修改任何标准激活函数。
- 为了更直观的看到这个问题，我们用代码生成了100个高斯随机矩阵，并将这些矩阵与一个矩阵相乘，这个矩阵相当于模型的初始参数矩阵。
- 既然今天也没什么技术向的内容分享，那就随便聊聊吧，以一个入行3年多的测试小兵的角度，谈谈我的感受。
依赖于我们的激活函数和网络参数，如果雅克比矩阵的值非常大，我们没有出现梯度消失，但是却可能出现梯度爆炸。 梯度消失问题更加复杂是因为它不明显，如论是当它们发生或者如何处理它们时。 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。 其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。 总结：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。
梯度爆炸原因: 容易有数值稳定性问题的场景：
2.梯度膨胀 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大。 梯度爆炸原因 （1）梯度不稳定问题 什么是梯度不稳定问题： 深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因： 前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。
梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0或特别大，也就是梯度消失或爆炸。 梯度消失或梯度爆炸在本质原理上其实是一样的。 答： 在深度学习中，训练神经网络时可能会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题，这会导致训练变得困难并且模型性能下降。 虽然残差结构的提出主要是为了解决网络在深度加深时的退化问题，但是从figure 4可以看出，由于shortcut的存在，残差网络的输出对于输入求编导时，不管输出对于F是多少总有一个常数梯度1的存在，所以一定程度上解决了反向传播中梯度消失的问题。 通过我们之前第2点的介绍钟，我们知道在梯度反向传播过程中会有权重项。
梯度爆炸原因: 梯度爆炸和梯度消失的原因
但值得注意的是，在循环神经网络中，该函数常被用作隐层单元的激活函数。 计算成本：在模拟期间的每个时间步都使用激活函数，特别是在训练过程中的反向传播。 因此，必须确保激活函数在计算上是可跟踪的。 非线性：众所周知，与线性函数相比，非线性改进了神经网络的训练。 这主要是由于非线性激活函数允许ANN分离高维非线性数据，而不是被限制在线性空间。 2、选择高效算法：使用更高效的算法来加速模型的训练和推理过程，例如使用基于深度学习的算法，可以比传统机器学习算法更快地训练和预测。
那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。 本文的内容包括几个部分： 什么是激活函数？ 如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有…
梯度爆炸原因: 梯度消失问题解决方案
梯度爆炸则是指反向传播过程中，梯度变得非常大，从而导致数值不稳定。 梯度爆炸原因 这可能会导致网络参数的更新变得不可预测，训练过程变得不稳定。 梯度爆炸的原因通常是由于网络权重过大或网络架构中存在矩阵相乘产生数值过大的情况，例如RNN中时间步过多或权重初始化不合理等。
相反，当每一层的梯度都大于1的时候，随着网络层数加深，梯度将趋近于正无穷，这就是梯度爆炸。 梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显，他们在本质原理上其实是一样的。 链式法则是一个连乘的形式，当模型层数浅的时候可能看不出来，随着层数的加深，梯度将以指数形式变化。 在数学优化，统计学，计量经济学，决策理论，机器学习和计算神经科学等领域，损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。
梯度爆炸原因: 5 解决方案5-残差结构
结合图4 和表1，对于13.9 和17.5 GPa 两处相变，HMX 分子的-CH2、-NO2和环等基团都发生了改变。 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。
梯度爆炸原因: 解决方法
近期在复习ES6，针对ES6新的知识点，以问答形式整理一个全面知识和问题汇总。 （全干货，适合对ES6有一定理解的同学复习，以及ES6面试。） 梯度爆炸原因 一、问：ES6是什么，为什么要学习它，不学习ES6会怎么样? 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。 Wepon的专栏 目录视图 摘要视图 订阅 赠书 | AI专栏（AI圣经！《深度学习》中文版） 每周荐书：分布式、深度学习算法、iOS（评论送书） 项目管理+代码托管+文档协作，开发更流畅 机器学习&深度学… 虽然出生时已经不是那个温饱都是问题的年代，但是也谈不上有个幸福的童年。
梯度爆炸原因: 梯度消失、爆炸的解决方案
大家好，我是起床敲代码，本期给大家带来一道深度学习领域的面题：谈谈深度学习训练中的梯度消失与梯度爆炸。 假设第一层的输入数据经过第一层的处理之后，得到第二层的输入数据。 这时候，第二层的输入数据相对第一层的数据分布，就会发生改变，所以这一个batch，第二层的参数更新是为了拟合第二层的输入数据的那个分布。 然而到了下一个batch，因为第一层的参数也改变了，所以第二层的输入数据的分布相比上一个batch，又不太一样了。 通过公式一可知，W越大，传到上一层的梯度就越大，连乘之后，就容易发生梯度爆炸，因此，对W做正则化就是约束W的取值，可以部分限制梯度爆炸的发生。 引言 学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。
梯度爆炸原因: 梯度消失和梯度爆炸的原因
ReLU函数的导数是个常量，要么是0，要么是1，所以它不太可能出现梯度消失。 更加流行的方法是使用长短时记忆（LSTM）或者门控循环单元（GRU）架构。 LSTM是在 1997年提出，在NLP领域可能是目前最为流行的模型。 GRU是在2014年提出，是LSTM的简化版。
梯度爆炸原因: 梯度消失问题简介
梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的NaN权重值。 压力在调节晶体结构方面发挥着重要的作用[8-9]。 研究人员开展了一系列压力诱导HMX 相变研究，获得了HMX 在高压下的相变规律，然而不同人员获得的研究结果并不一致，甚至相互矛盾。 1983 年，Dick首先预测β-HMX 在约12 GPa 发生高压相变。 Yoo 等通过原位拉曼光谱和同步辐射X 射线衍射（X-ray diffraction，XRD）技术，研究了β-HMX 在高压下的相变和分解过程，结果表明，HMX 在12 和27 GPa 分别发生β→ε 和ε→φ 相变。 基于高压XRD 实验结果，他们还发现ε→φ 相变伴有4%的体积变化，同时观察到由非静水压引起的化学反应现象。
梯度爆炸原因: 梯度消失
这些循环神经网络的设计都是为了处理梯度消失和有效学习长期依赖。 【梯度消失】经常出现，产生的原因有：一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。 当梯度消失发生时，接近于输出层的隐藏层由于其梯度相对正常，所以权值更新时也就相对正常，但是当越靠近输入层时，由于梯度消失现象，会导致靠近输入层的隐藏层权值更新缓慢或者更新停滞。
梯度爆炸原因: 解决方案：
作者 | 小满&有三 编辑 | 小满&有三 《人类简史》有一个有趣的现象描写：远古时期的智人是看什么就吃什么，会塞到自己吃不下为止。 梯度爆炸原因 因为你不最努力地吃，等下猩猩猴子们来了，就啥都不剩了。 如今深处互联网时代，你还是胡吃海塞式的么？ 作者 | 小满&有三编辑 | 小满&有三《人类简史》有一个有趣的现象描写：远古时期的智人是看什么就吃什么，会塞到自己吃不下为止。
梯度爆炸原因: 梯度消失的原因：
与以前网络的直接结构相比，剩余网络中有很多这样的跨层连接结构，在反向传播方面具有很大的优势，因为跨层连接结构(短路机制)可以无损地传播梯度，不会导致梯度消失。 （2）梯度剪切（对梯度设定阈值）：这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内，这可以防止梯度爆炸。 梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。 理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程 GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。