深度学习总结(六)——梯度弥散、爆炸和过拟合

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一、梯度弥散和爆炸

1. 梯度弥散的解释

梯度弥散的问题很大程度上是来源于激活函数的“饱和”。因为在后向传播的过程中仍然需要计算激活函数的导数，所以一旦卷积核的输出落入函数的饱和区，它的梯度将变得非常小。

使用反向传播算法传播梯度的时候，随着传播深度的增加，梯度的幅度会急剧减小，会导致浅层神经元的权重更新非常缓慢，不能有效学习。这样一来，深层模型也就变成了前几层相对固定，只能改变最后几层的浅层模型。

梯度爆炸的情况正好相反。

2. 防止梯度弥散的方法

BN。加入BN层之前，反向传播的梯度为：

∂l∂hk=∂l∂hl∏li=k+lwi

加入BN之后，反向传播的梯度为：

∂hl∂hl−1=∂BNwlhl−1∂hl−1=∂BNαwlhl−1∂hl−1

我们可以看到此时反向传播乘以的数不再和w的尺度相关，也就是尽管我们在更新过程中改变了w的值，但是反向传播的梯度却不受影响。
跟进一步：

∂BN((αw)u)∂(αw)=1α∂BN(wu)∂w

即尺度较大的 w 将获得一个较小的梯度，在同等的学习速率下其获得的更新更少，这样使得整体 w 的更新更加稳健起来。

3. LSTM如何避免梯度弥散和梯度膨胀

1. 梯度弥散
   梯度弥散是RNN存在的一个固有问题。RNN的本质是在网络内部维护了一个状态S_t，其中t表示时间且S_t可递归计算。
   传统的RNN总是用“覆写”的方式计算状态： St=f(St−1,xt) ，其中f(·)Sigmoid，x_t表示输入序列在时刻t的值。根据链式求导法则，这种形式直接导致梯度被表示为连积的形式，以致于造成梯度消失——粗略的说，很多小于1的项连乘就很快的逼近零。
   现代的LSTM使用的是累加的形式计算状态。这种形式导致导数也是累加形式，因此避免了梯度消失。

2. 梯度膨胀
   一般靠裁剪后的优化算法解决。比如gradient clipping（如果梯度的范数大于某个给定值，将梯度同比收缩）。

二、过拟合

1. 防止过拟合

1. 数据增强：水平翻转，随机裁剪、平移变换，颜色、光照变换。
2. Dropout：在Alexnet中提出，变种是dropconnect。
3. Weight decay，early stop，Batch Normal，ReLU激活函数