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如何解决梯度消失和梯度爆炸？

[问答题]

如何解决梯度消失和梯度爆炸？

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当神经网络很深时，梯度呈指数级增长，最后到输入时，梯度将会非常大，这样能够得到一个非常大的权重更新，这就是梯度爆炸的问题，在循环神经网络中最为常见。
解决方案有：
  • 非饱和的激活函数（如 ReLU）
  • 批量规范化（Batch Normalization）
  • 梯度截断（Gradient Clipping）
发表于 2020-02-14 16:39:57 回复(0)
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问题信息

算法工程师 金山WPS
来自：金山办公2020校招计...
上传者：小小
难度：
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