爱学习的人工智障
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梯度消失和梯度爆炸问题及解决办法

梯度消失：当权重参数值较小时，并且网络层数较深，由于BP算法，在求浅层网络的权重参数偏导时，需要连乘多个深层结构的权重参数，若初始化权重参数小于1，连乘则会导致最终结果接近于0, 导致梯度消失。

梯度爆炸： 当权重参数值较大时，并且网络层数较深，由于BP算法，在求浅层网络的权重参数偏导时，需要连乘多个深层结构的权重参数，若初始化权重参数大于1，连乘则会导致最终结果特别大, 导致梯度值很大，甚至爆炸，最终无法收敛，即为梯度爆炸。

梯度爆炸导致权重的更新步长过大，算法无法收敛。

梯度爆炸的解决办法：梯度裁剪，将梯度归一化限制在某个阈值之内。

注：BP算法本质：loss函数是一个关于权重参数和偏置参数的复合函数，复合函数的结构类似于俄罗斯套娃结构，网络层越浅，对应的权重参数被包裹的层次越深，反之，则越浅。
当对所有的权重参数和偏置参数求偏导，越是浅层次的权重参数求导时，连乘的上层的权重参数越多，最终当权重参数值选取不合理时，就会引起梯度消失和梯度爆炸。
梯度消失和梯度爆炸产生的原因：（1）网络太深 （2）使用BP算法 （3）使用不合适的激活函数（sigmoid函数）（4）权重初始化方法不合理
注:通常不同的激活函数，使用不同的权重初始化方法

梯度

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