参考

https://www.youtube.com/watch?v=qO_NLVjD6zE&list=PLZbbT5o_s2xq7LwI2y8_QtvuXZedL6tQU&index=30

notes

包含3个内容：

什么是梯度消失，以及他会导致什么？

梯度消失会导致网络无法更新，因为梯度太小了，权重每次变的很小，几乎等于没变。

梯度消失如何发生的？

(但凡 a b c d e 里面，有一个很小，就会导致整个 gradient 很小）

小于 1 的数，乘起来，只会越来越小。

然后进行权重更新的时候， w e i g h t = w e i g h t + w e i g h t ∗ a l p h a ∗ g r a d i e n t weight = weight + weight * alpha * gradient weight=weight+weight∗alpha∗gradient
其中 a l p h a alpha alpha 是学习率；其中 g r a d i e n t gradient gradient 很小，就会导致 weight + 近似 0 的数，以至于 weight 几乎不变。

weight 就会 困在原地

梯度爆炸

如果乘了很多大于一的数字，就爆炸

他们都称为：不稳定的 gradient

end

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梯度爆炸和梯度消失, 深度学习，视频笔记；DL:deeplizard

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包含3个内容：

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梯度消失如何发生的？

梯度爆炸

他们都称为： 不稳定 的 gradient

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