深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

梯度消失（Vanishing Gradient Problem）

定义：梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，由于链式法则，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。
原因：

• 激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。
• 权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过程中衰减。
• 学习率设置过低，导致权重更新过小，梯度难以有效传播。

解决方法：

• 使用ReLU或其变体（如Leaky ReLU、PReLU等）作为激活函数，因为它们在正区间内导数为常数，可以减少梯度消失的问题。
• 采用合适的权重初始化策略，如Xavier初始化或He初始化，以保持梯度的稳定性。
• 引入批量归一化（Batch Normalization），它可以减少内部协变量偏移，帮助梯度在网络中更有效地传播。
• 使用残差连接（Residual Connections），允许梯度绕过某些层直接传播。

梯度爆炸（Exploding Gradient Problem）

定义：梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度值随着层数的增加而迅速增大，最终变得非常大，导致权重更新过大，模型可能发散。
原因：

• 权重初始化过大，导致梯度在网络中的传播过程中指数增长。
• 学习率设置过高，导致权重更新过大。
• 网络结构问题，如过深的网络或不当的参数设置。

解决方法：

• 使用合适的权重初始化策略，避免梯度在传播过程中指数增长。
• 调整学习率，使用较小的学习率或学习率衰减策略。
• 实施梯度裁剪（Gradient Clipping），在梯度过大时将其限制在一定范围内。
• 引入批量归一化，减少梯度的方差，降低梯度爆炸的风险。
• 使用更稳健的优化器，如Adam，它自适应地调整每个参数的学习率。

解决梯度消失和梯度爆炸的问题对于训练深层神经网络至关重要，可以提高模型的训练效率和性能。