梯度消失和梯度爆炸主要是由于在反向传播过程中,梯度会不断地乘以权重矩阵。
具体来说,有以下几个原因:
一、权重初始化
如果权重初始化的较大,会导致梯度很大(梯度爆炸)。
反之如果较小,会导致梯度变为0或者很小(梯度消失)。
二、激活函数
使用的激活函数也会影响梯度。
像relu函数,0处的梯度为0,容易导致梯度消失。
三、链式法则
在反向传播中,使用链式法则计算每个节点的梯度。
梯度会不断地乘以权重。
四、欠初始化
如果网络中存在欠初始化的神经单元(未参与反向传播),梯度也会消失或爆炸。
五、网络深度
随着网络层数增加,梯度消失的问题加剧。
六、 噪声
训练数据存在噪声,也会导致梯度计算错误。
总的来说,梯度消失和梯度爆炸的主要原因有:
- 权重初始化使梯度偏大或太小
- 使用的激活函数容易导致梯度消失
- 链式法则中梯度不断乘以权重矩阵
- 存在欠初始化的神经元
- 网络更深,梯度消失问题加剧
- 训练数据存在噪声
常见的缓解方法包括:
- 使用新的激活函数,如leaky relu
- 网络参数初始化策略优化
- 使用残差网络
- 对抗训练
- 数据增强等。