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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。

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相关搜索:实现梯度下降爆炸到无穷大？为什么使用pytorch时梯度下降不能达到预期效果为什么随机梯度下降不支持非线性SVM 策略梯度:为什么混洗数据会导致性能下降？每次添加到布局时，JavaFX图像都会沿Y轴下降为什么每次‘for’迭代都会输出4次为什么putStrLn在每次迭代时都会变慢？为什么每次请求后访问令牌都会失效？为什么每次运行fetch都会返回相同的结果？为什么使用$(document).height()每次点击都会增加背景？为什么Docker run每次都会创建新的容器？梯度下降和正态方程不能给出相同的结果，为什么？对srand()进行一次种子操作，但rand()每次都会产生几乎相同的结果为什么每次添加app小部件时都会创建AppWidgetProvider？为什么每次用户启动应用时都会注册推送通知？为什么每次加载UIImagePickerController视图时都会加载键盘？为什么每次更新时我的pylab动画都会变慢？Android :定位服务每次都会返回不同的号码-为什么？为什么每次调用findById()时日历字段都会自动增加为什么每次我都会得到F的等级输出？

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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。

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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。

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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？ ?

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为什么采用小批量梯度下降？学习率设置

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教程 | 神经网络的奥秘之优化器的妙用

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深度学习面试必备的25个问题

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【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。

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机器学习与深度学习常见面试题（上）

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