开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么梯度下降几乎每次都会爆炸？

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代的方式逐渐调整模型参数，以使损失函数的值最小化。然而，在实际应用中，梯度下降算法有时会遇到爆炸的问题，即每次迭代后模型参数的值变得非常大。

梯度下降算法的爆炸问题通常是由于学习率过大造成的。学习率决定了每次迭代中参数更新的幅度，如果学习率过大，那么参数的更新就会非常剧烈，可能导致参数值在迭代过程中不断增加，最终超出了合理的范围。

当梯度下降算法爆炸时，会导致以下问题：

不稳定的模型：参数值过大会导致模型的预测结果变得不稳定，造成训练结果的不可靠性。
梯度消失问题：在深度学习中，使用激活函数时，梯度可能会消失或爆炸。梯度爆炸时，梯度值变得非常大，使得参数更新过于剧烈，容易错过最优解。
训练速度慢：由于每次迭代后参数的值都变得很大，导致梯度下降算法收敛速度很慢，需要更多的迭代次数才能达到收敛。

如何解决梯度下降爆炸问题呢？

调整学习率：通过减小学习率的值可以降低参数更新的幅度，从而避免梯度下降爆炸的问题。
参数初始化：合理初始化模型参数，避免初始值过大或过小。常用的方法是使用均匀分布或正态分布来随机初始化参数。
梯度截断：当梯度的值超过一个阈值时，对梯度进行截断，将其限制在一个可接受的范围内，防止参数的变化过大。
批量归一化：批量归一化是一种常用的技术，可以加速模型的收敛，并且有助于防止梯度爆炸的问题。
改变优化算法：梯度下降算法有多种变种，如随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）和小批量梯度下降（MBGD）。尝试使用其他优化算法，如动量法、自适应学习率算法（如Adam）等，来解决梯度下降爆炸的问题。

总结来说，梯度下降算法爆炸的问题通常是学习率过大导致的，通过调整学习率、参数初始化、梯度截断、批量归一化和改变优化算法等方法可以有效地避免或减轻梯度下降爆炸的问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（ModelArts）：https://cloud.tencent.com/product/ma
腾讯云人工智能计算（AI计算）：https://cloud.tencent.com/product/ai_compute
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb

相关搜索:Android :定位服务每次都会返回不同的号码-为什么？Swift:为什么每次向下和向上滚动时，按钮都会重复？为什么Docker run每次都会创建新的容器？为什么putStrLn在每次迭代时都会变慢？为什么使用$(document).height()每次点击都会增加背景？为什么使用pytorch时梯度下降不能达到预期效果为什么每次‘for’迭代都会输出4次为什么每次加载UIImagePickerController视图时都会加载键盘？为什么每次单击按钮时都会打印setEmotion函数？为什么每次我要求用户输入时都会输出"none“？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

为什么我们更宠爱“随机”梯度下降？（SGD）

引子大家都知道，训练深度网络一般用的是 SGD （Stochastic Gradient Descent | 随机梯度下降）而不是 GD (Gradient Descent | 梯度下降)，但是有没有考虑过...本文主要给出几个特殊的例子，给大家一个从直觉性，实验上和理论上认知，为什么有时候，相对于GD 我们更宠爱 SGD? 我们主要从以下三个方面，一起看一看 SGD 相对于 GD 的优势。...我们知道梯度下降每一次迭代都需要出所有的梯度，即每一次算n个梯度，进行下面的迭代 ? 而随机梯度下降，每一次选一个 ? 计算梯度，然后迭代 ?...我突然意识到，随机梯度下降怎么和与女生相处那么相似。刚开始，离的远的时候，不经意间便能产生好感，慢慢靠近。等靠的近了，好感想转换成爱情的时候，便开始茫然失措，不知方向，忽远忽近~~。...所以对于随机梯度下降，我其实不太清楚如何解决忽近忽远，但是如果想随机梯度下降收敛的比较好，我知道的方法有，一是采取递减的 stepsize，原理是什么我还没搞清楚，二就是 Variance reduction

9941 0

为什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 应用举例

本文知识点：什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具体算法 为什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ，mini batch 梯度下降的比较...什么是 mini-batch 梯度下降先来快速看一下 BGD，SGD，MBGD 的定义，当每次是对整个训练集进行梯度下降的时候，就是 batch 梯度下降，当每次只对一个样本进行梯度下降的时候...，是 stochastic 梯度下降，当每次处理样本的个数在上面二者之间，就是 mini batch 梯度下降。...为什么需要 mini-batch 梯度下降当数据集很大时，训练算法是非常慢的，和 batch 梯度下降相比，使用 mini batch 梯度下降更新参数更快，有利于更鲁棒地收敛，避免局部最优。...在 mini batch 梯度下降中，并不是每一批的成本都是下降的，因为每次迭代都是在训练不同的子集，所以展示在图像上就是，整体走势是下降的，但是会有更多的噪音。

1.6K1 0

为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向？

什么是梯度？对于梯度下降算法（Gradient Descent Algorithm），我们都已经很熟悉了。...无论是在线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）还是神经网络（Neural Network）等等，都会用到梯度下降算法。...梯度下降算法如果函数f(θ)f(θ)f(\theta)是凸函数，那么就可以使用梯度下降算法进行优化。...梯度下降算法的公式非常简单！但是”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。...梯度下降数学原理知道了一阶泰勒展开式之后，接下来就是重点了！我们来看一下梯度下降算法是如何推导的。

1.3K1 0

深度学习的方法有哪些？看这篇就够了

梯度弥散与梯度爆炸梯度弥散现象：靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛；而靠近输入层的隐藏层梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。这种现象就是梯度弥散。...指的是反向传播过程中，梯度开始很大，但是很快就降低到一个很小的值。梯度爆炸现象：靠近输出层的隐藏层梯度很小，参数更新慢，几乎不会收敛，而靠近输入层的隐藏层梯度变得很大，参数更新快，很快就会收敛。...为什么LSTM在预防梯度弥散与梯度爆炸上性能由于RNN 传统RNN对状态的维护是通过乘积的方式，这导致在链式求导梯度时，梯度被表示为连积的形式，造成梯度爆炸或弥散。...梯度下降法和其他无约束优化算法的比较无约束优化算法，除了梯度下降以外，还有最小二乘法、牛顿法和拟牛顿法。梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择学习率（步长），而最小二乘法不需要。...但是每次迭代的时间比梯度下降法长。牛顿法其实就是通过切线与x轴的交点不断更新切线的位置，直到达到曲线与x轴的交点得到方程解。牛顿法不需要设置步长，要求函数是二阶可导的。

3.5K3 0

为什么相比于RNN，LSTM在梯度消失上表现更好

的取值上，梯度特别小（几乎为0）；梯度爆炸：RNN在某些 ? 的取值上，梯度特别大。(注：这里的大小指的是绝对值) 因此，若控制学习率 ?...不变，那么参数要么几乎不变（几乎学不到信息，得不到更新）,要么就变化特别大。换句话说，RNN在理论上是一个优秀的模型，如果能够找到合适的参数，可以很好地描述语言模型。...已经有了RNN，为什么还要整出来一个LSTM的重要原因，即LSTM解决了梯度消失的问题。 Introduction of RNN 首先了解一下RNN的梯度消失是如何产生的。...距离很大时，连乘项都会趋向于无穷，在这种情况下就会导致梯度爆炸；（2）当 ? 时，始终有 ? ，因此无论参数如何取值，当 ?...距离很大时，连乘项都会趋于0，在这种情况下就会导致梯度消失；注：或许有读者会疑问，根据梯度的表达式，梯度爆炸看似是会发生的，但是梯度消失应该不会啊；因为那种很长的连乘的项，只是求和内容中的子项，公式中还存在大量的

3.3K1 0

查收一份附带答案的面经！

优点:每次更新都会朝着正确的方向进行，最后能够保证收敛于极值点(凸函数收敛于全局极值点，非凸函数可能会收敛于局部极值点)，缺点:在于每次学习时间过长，并且如果训练集很大以至于需要消耗大量的内存，并且全量梯度下降不能进行在线模型参数更新...1.1.2 随机梯度下降(Stochastic gradient descent) 随机梯度下降算法每次从训练集中随机选择一个样本来进行学习，即:θ=θ−η⋅∇θJ(θ;xi;yi) 优点：随机梯度下降算法每次只随机选择一个样本来更新模型参数...1.1.3 小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent) Mini-batch梯度下降综合了batch梯度下降与stochastic梯度下降，在每次更新速度与更新次数中间取得一个平衡...相对于全量梯度下降，其提高了每次学习的速度。并且其不用担心内存瓶颈从而可以利用矩阵运算进行高效计算。 1.1.4 梯度下降法的问题和挑战学习率设定：学习率的设定带来的挑战有三方面。...6.7 LSTM LSTM主要解决的是循环神经网络中的梯度消失问题，传统RNN中为什么会出现梯度消失或爆炸，以及LSTM是如何解决的，参考文献14 和 15.

6803 0

被GPT带飞的In-Context Learning为什么起作用？模型在秘密执行梯度下降

从理论上讲，该研究发现 Transformer 的注意力具有基于梯度下降的对偶优化形式。...如图 1 所示，ICL 和显式微调共享基于梯度下降的对偶优化形式。唯一的区别是 ICL 通过前向计算产生元梯度，而微调通过反向传播计算梯度。因此，将 ICL 理解为某种隐式微调是合理的。...ICR 执行隐式微调该研究首先定性分析了松弛线性注意力（relaxed linear attention）形式下的 Transformer 注意力，以找出它与基于梯度下降优化之间的对偶形式。...他们从以下四个方面来组织这些共性：两者都执行梯度下降；相同的训练信息；训练例子的因果顺序相同；都是围绕注意力展开。...此外，受元优化理解的启发，该研究通过类比基于动量的梯度下降算法设计了一种基于动量的注意力。它始终优于 vanilla attention 的性能。

4443 0

为什么有导师的基于梯度下降的机器学习喜欢用欧氏距离来度量误差

bp神经网络为大家所熟知，推导中使用了基于梯度下降。...基于有导师的梯度下降，则每一步都是计算出误差，然后根据误差的梯度方向，找到最合适的参数。...那么我们再来看另外一点，既然要梯度下降，自然要整体可导，而距离函数最终要把各维度的结果函数合成在一起，本身也必须可导，汉明距离、切比雪夫距离都不行，闵氏距离里这些n取奇数的绝对值符号不能消去，使得这个距离函数整体不可导...，从而不是很方便使用梯度下降，而n取偶数是可以消去这个绝对值符号，从而整体可导。

8426 0

为什么会有ResNet？ Why ResNet？

梯度爆炸/消失？Gradient Exploding/Vanishing？除此之外，最受人认可的原因就是“梯度爆炸/消失（弥散）”了。为了理解什么是梯度弥散，首先回顾一下反向传播的知识。 ? ?...当计算图每次输入的模值都大于1，那么经过很多层回传，梯度将不可避免地呈几何倍数增长（每次都变成3~4倍，重复上万次，想象一下310000有多大……），直到Nan。这就是梯度爆炸现象。...当然反过来，如果我们每个阶段输入的模恒小于1，那么梯度也将不可避免地呈几何倍数下降（比如每次都变成原来的三分之一，重复一万次就是3-10000），直到0。这就是梯度消失现象。...我们现在无论用Pytorch还是Tensorflow，都会自然而然地加上Bacth Normalization(简称BN)，而BN的作用本质上也是控制每层输入的模值，因此梯度的爆炸/消失现象理应在很早就被解决了...MobileNet V2的论文[2]也提到过类似的现象，由于非线性激活函数Relu的存在，每次输入到输出的过程都几乎是不可逆的（信息损失）。我们很难从输出反推回完整的输入。 ?

1.5K3 0

【思考】为什么我们需要一个比反向传播更好的学习算法？

【导读】如今，反向传播算法（Backpropagation）可以说是神经网络模型的标配学习方法，可以在网络的学习过程中计算损失函数的偏导数，从而进一步用随机梯度下降等算法来求解参数。...为什么呢？因为反向传播有种种缺陷：速度慢、存在梯度消失和爆炸问题，容易出现过拟合和欠拟合现象。本文并未提出一个新的替代方法，旨在揭露反向传播的不足，希望能有助于读者的理解。 ?...它能帮助我们训练几乎所有的神经网络架构。在GPU的帮助下，反向传播将训练时间从几个月缩短到了几个小时/几天。它允许对神经网络进行有效的训练。...有时候，在Sigmoid激活函数的情况下，当梯度传播回来时，梯度将会消失或爆炸。当我们做决定的时候，我们根据当前的观察和以前的学习来做出决定。...反馈算法有以下限制：它很慢，所有先前的层都会被锁定，直到计算出当前层的梯度；存在梯度消失和梯度爆炸问题；存在过拟合和欠拟合问题；它仅考虑预测值和实际值来计算误差并计算与目标函数相关的梯度，部分梯度与反向传播算法有关

1.3K5 0

深度学习基础入门篇：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

size为1，即每次只将一个样本喂给神经网络，在mini-batch梯度下降法中，则采用了一个折中的方法，每次选择一部分数据用于训练2.2 batch size对网络的影响在没有使用Batch Size...但是一旦是大型的数据库，一次性把所有数据输进网络，肯定会引起内存的爆炸。所以就提出Batch Size的概念。当采取传统的梯度下降法时，神经网络每一次训练都会使用全部数据。...当采取随机梯度下降法时，batch size值为1，每次获得的梯度都是根据当前的随机样本计算得来。由一个样本的梯度来近似所有的样本，会导致梯度估计不是很准确。...过大或过小的方差都会导致梯度下降缓慢，网络训练效果不好等问题。为了降低固定方差对网络性能及优化效率的影响，基于固定方差的随机初始化一般要配合逐层归一化来使用。...那么，为什么要保证前后方差的一致性呢？这是因为如果输入空间和输出空间的方差差别较大，也就是说数据空间分布差异较大，那么在反向传播时可能会引起梯度消失或爆炸问题。

3.7K3 2

机器学习_最优化

机器学习-最优化-梯度下降-牛顿法等(梯度消失爆炸)) 铺垫微分意义 1. 函数图像中，某点的切线的斜率 2....随机梯度下降--最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近，适用于大规模训练样本情况。...当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。...梯度爆炸：一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下。...当权值过大，前面层比后面层梯度变化更快，会引起梯度爆炸问题。

6711 0

深度学习基础入门篇：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

size为1，即每次只将一个样本喂给神经网络，在mini-batch梯度下降法中，则采用了一个折中的方法，每次选择一部分数据用于训练 2.2 batch size对网络的影响在没有使用Batch...但是一旦是大型的数据库，一次性把所有数据输进网络，肯定会引起内存的爆炸。所以就提出Batch Size的概念。当采取传统的梯度下降法时，神经网络每一次训练都会使用全部数据。...当采取随机梯度下降法时，batch size值为1，每次获得的梯度都是根据当前的随机样本计算得来。由一个样本的梯度来近似所有的样本，会导致梯度估计不是很准确。...过大或过小的方差都会导致梯度下降缓慢，网络训练效果不好等问题。为了降低固定方差对网络性能及优化效率的影响，基于固定方差的随机初始化一般要配合逐层归一化来使用。...那么，为什么要保证前后方差的一致性呢？这是因为如果输入空间和输出空间的方差差别较大，也就是说数据空间分布差异较大，那么在反向传播时可能会引起梯度消失或爆炸问题。

1.2K4 0

深度学习的优化方法

本质上，梯度消失和爆炸是一种情况。在深层网络中，由于网络过深，如果初始得到的梯度过小，或者传播途中在某一层上过小，则在之后的层上得到的梯度会越来越小，即产生了梯度消失。梯度爆炸也是同样的。...一般地，不合理的初始化以及激活函数，如sigmoid等，都会导致梯度过大或者过小，从而引起消失/爆炸。...梯度剪切、正则梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。...优化算法 7.1 动量法在每次迭代中，梯度下降根据⾃变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新⾃变量。然而，如果⾃变量的迭代⽅向仅仅取决于⾃变量当前位置，这可能会带来⼀些问题。 ?...**动量法的提出是为了解决梯度下降的上述问题。**由于小批量随机梯度下降⽐梯度下降更为⼴义，本章后续讨论将沿⽤“小批量随机梯度下降”⼀节中时间步t的小批量随机梯度gt的定义。

6551 0

为什么采用小批量梯度下降？学习率设置

前言：CNN的优化方法依旧可以是梯度下降的方法，类似于BP算法中的反向传播，一般采用小批量梯度下降的方法，来更新参数，同时回答CNN遗留下来几个问题池化层怎么反向传播？...Maxpool 池化层反向传播，除最大值处继承上层梯度外，其他位置置零。 ? 为什么采用小批量梯度下降？...为了同时保证训练过程比较快，和最终训练参数的准确率，学习率设置学习率被定义为每次迭代中成本函数中最小化的量。也即下降到成本函数的最小值的速率是学习率，它是可变的。...从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。...，一般前200000次两者下降较快，后面可能就需要我们使用较小的学习率了。

4.4K3 0

02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面

为什么正则化预防过拟合 6. dropout（随机失活）正则化 7. 理解 dropout 8. 其他正则化 9. 归一化输入 10. 梯度消失 / 梯度爆炸 11. 神经网络权重初始化 12....，都会随机移除一些节点，想检查梯度下降的性能，实际上是很难进行复查的可以先关闭dropout，将keep-prob 设置为 1，确保 J 函数单调递减然后再尝试打开dropout 8....梯度消失 / 梯度爆炸 ?...在非常深的神经网络中，权重只要不等于 1，激活函数将会呈指数级递增或者递减，导致训练难度上升，尤其是梯度与 L 相差指数级，梯度下降算法的步长会非常非常小，学习时间很长。 11....神经网络权重初始化上面讲到了梯度消失/爆炸，如何缓解这个问题？ ?

2241 0

教程 | 神经网络的奥秘之优化器的妙用

当成本函数值几乎不再变化时，就会形成平原（plateau），如上图右半部分所示。在这些点上，任何方向的梯度都几乎为零，使得函数无法逃离该区域。...陡峭区域中的梯度增长迅速（也就是梯度爆炸）会引起大步跃迁，通常会破坏先前的优化结果。不过，该问题可以通过梯度裁剪轻松解决。梯度下降在学习高级算法前，我们先来了解一些基本策略。...基于此，每次迭代都使用全部数据集令人难以想象，既浪费时间又占用内存。上述原因致使纯粹的梯度下降无法应用于大部分情况。小批量梯度下降 ? 图 3. 梯度下降与小批量梯度下降对比图。...所以，动量梯度下降几乎始终优于纯梯度下降。 ? 如以往一样，我们使用反向传播计算网络各层的 dW 和 db 值。...由于每次迭代过程中公式的分母都会变大，学习率会逐渐变小，最终可能会使模型完全停止。 ? 图 7. 优化器对比。 Adam 最后，我再说说 ADAM。

5672 0

深度学习面试必备的25个问题

也就是说，所有梯度都会更新成同一个值，而且神经网络将无法学习。但是，如果神经网络只有1层的话，成本函数是凸形的（线性/ S型），因此权重始终会收敛到最佳点，无论初始值是什么（收敛可能会较慢）。...8.比较批处理，小批处理和随机梯度下降。答：批处理是指在估计数据时获取整个数据；小批处理是通过对几个数据点进行采样来进行小批量处理；而随机梯度下降是指在每个时期更新一个数据点的梯度。...15.如何解决梯度爆炸的问题？答：解决梯度爆炸问题的一个最简单的方法就是梯度修剪，即当梯度的绝对值大于M（M是一个很大的数字）时，设梯度为±M。...16.使用批量梯度下降法时，是否有必要打乱训练数据？答：没有必要。因为每个epoch的梯度计算都会使用整个训练数据，所以打乱顺序也没有任何影响。...17.当使用小批量梯度下降时，为什么打乱数据很重要？

6981 0

【NLPAI算法面试必备】学习NLPAI，必须深入理解“神经网络及其优化问题”

出使用随机梯度下降的误差反向传播算法的具体训练过程： 7、卷积神经网络哪些部分构成？各部分作用分别是什么？...那么为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现梯度消失或梯度爆炸的问题呢？...RNN中的长期依赖问题，也就是梯度消失或梯度爆炸可以采取如下方法解决： 1) RNN梯度爆炸的解决方法：梯度截断 2) RNN梯度消失的解决方法；残差结构、门控机制（LSTM、GRU）为了RNN中的长期依赖问题...在第t 迭代时，计算每个参数梯度平方的累计值： RMSprop：计算每次迭代梯度gt 平方的指数衰减移动平均：动量法：用梯度的移动平均来代替每次的实际梯度： Adam：Adam 算法一方面计算梯度平方的指数加权平均...在使用随机梯度下降来训练网络时，每次参数更新都会导致网络中间每一层的输入的分布发生改变。越深的层，其输入的分布会改变得越明显。就像一栋高楼，低楼层发生一个较小的偏移，都会导致高楼层较大的偏移。

1.2K2 0

机器学习与深度学习常见面试题（上）

每次训练，都对每个神经网络单元，按一定概率临时丢弃。 12.利用梯度下降法训练神经网络，发现模型loss不变，可能有哪些问题？怎么解决？...一般做法是将缺失的标签设置特殊标志，在计算梯度的时候忽略。 22.梯度爆炸的解决方法？针对梯度爆炸问题，解决方案是引入Gradient Clipping(梯度裁剪)。...通道降维，保证卷积神经网络可以接受任何尺寸的输入数据 32.随机梯度下降法，在每次迭代时能保证目标函数值一定下降吗？为什么？...不能，每次迭代时目标函数不一样 33.梯度下降法，为什么需要设置一个学习率？...使得迭代之后的值在上次值的邻域内，保证可以忽略泰勒展开中的二次及二次以上的项 34.解释梯度下降法中动量项的作用利用之前迭代时的梯度值，减小震荡 35.为什么现在倾向于用小尺寸的卷积核？

2.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭