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上传时间: 2021-01-07
详细说明：梯度消失和梯度爆炸
当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。
假设一个层数为 L 的多层感知机的第 l 层 H(l) 的权重参数为 W(l) ，输出层 H(L) 的权重参数为 W(L) 。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping） ϕ(x)=x 。给定输入 X ，多层感知机的第 l 层的输出 H(l)=XW(1)W(2)…W(l) 。此时，如果层数 l 较大， H(l) 的计算可能会出现衰减或爆炸。当层数较多时，梯度的计算也容易出现消失或爆炸。
随机初始化模型参数
假设输出层只保留一个输出单元 o1 （删去 o2 和 o3 以
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