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上传时间: 2021-01-06
详细说明：Task2——梯度消失、梯度爆炸
5.1 梯度消失与梯度爆炸的概念
深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。
那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化.
那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸。
5.2 梯度消失与梯度爆炸的后果
梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。
梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。
在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最
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