在深度convnet中梯度非常大是正常的吗？

在深度convnet中，梯度非常大是正常的现象。梯度是指损失函数对于模型参数的偏导数，它表示了模型在当前参数取值下的变化方向和速度。在深度convnet中，由于网络层数较多，参数数量庞大，梯度在反向传播过程中会逐层累积，导致梯度值变得非常大。

梯度非常大的现象在深度学习中被称为梯度爆炸（gradient explosion）。梯度爆炸可能导致训练过程不稳定，使得模型无法收敛或收敛速度非常慢。为了解决梯度爆炸问题，可以采用以下方法：

梯度裁剪（gradient clipping）：通过设置梯度阈值，将超过阈值的梯度进行裁剪，限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
权重初始化：合适的权重初始化可以减缓梯度爆炸的发生。常用的权重初始化方法包括Xavier初始化和He初始化。
正则化：通过添加正则化项，如L1正则化、L2正则化，可以限制模型参数的大小，减少梯度爆炸的可能性。
学习率调整：合适的学习率可以帮助模型更好地收敛。可以使用学习率衰减策略，如指数衰减、余弦退火等，来调整学习率。
批归一化（batch normalization）：批归一化可以将输入数据进行标准化，有助于缓解梯度爆炸问题。
梯度检查：通过梯度检查，可以验证梯度计算是否正确，及时发现梯度爆炸的问题。

深度convnet中梯度非常大是正常的现象，但过大的梯度可能导致训练不稳定。因此，需要采取相应的方法来处理梯度爆炸问题，以确保模型能够正常训练和收敛。

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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG论文翻译—中文版

在训练期间，我们的ConvNet的输入是固定大小的224×224 RGB图像。我们唯一的预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB均值。...网络权重的初始化是重要的，因为由于深度网络中梯度的不稳定，不好的初始化可能会阻碍学习。为了规避这个问题，我们开始训练配置A（表1），足够浅以随机初始化进行训练。...在计算GPU批次梯度之后，将其平均以获得完整批次的梯度。梯度计算在GPU之间是同步的，所以结果与在单个GPU上训练完全一样。...第二，我们观察到分类误差随着ConvNet深度的增加而减小：从A中的11层到E中的19层。值得注意的是，尽管深度相同，配置C（包含三个1×1卷积层）比在整个网络层中使用3×3卷积的配置D更差。...值得注意的是，我们并没有偏离LeCun（1989）等人经典的ConvNet架构，但通过大幅增加深度改善了它。 5 结论在这项工作中，我们评估了非常深的卷积网络（最多19个权重层）用于大规模图像分类。

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神经元识别的团可以被进行可视化，其方法是：1）优化其输入区，将神经元的激活（deep dream）最大化；2）将梯度（gradient）可视化或者在其输入像素中，引导神经元激活的梯度（反向传播以及经引导的反向传播...5.作为特征量的全连接层全连接层（fc layers，在识别任务中通常粘附在一个ConvNet的尾端），这一特征量在每一张特征滴入上都有一个特征，其接收域会覆盖整张图像。...反卷积这一操作对卷积中的梯度进行反向传播。换句话说，它是卷积层的反向传递。反向的卷积可以作为一个正常的卷积部署，并且在输入特征中不需要任何插入。...左图，红色的输入单元负责上方四个单元的激活（四个彩色的框），进而能从这些输出单元中获得梯度。这一梯度反向传播能够通过反卷积（右图）部署。 7....通过在不同深度的多个卷积层上运行 RPN 来改善前一个 box 分辨率的多样性。

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摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。...在训练期间，我们的ConvNet的输入是固定大小的224×224 RGB图像。我们唯一的预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB均值。...网络权重的初始化是重要的，因为由于深度网络中梯度的不稳定，不好的初始化可能会阻碍学习。为了规避这个问题，我们开始训练配置A（表1），足够浅以随机初始化进行训练。...在计算GPU批次梯度之后，将其平均以获得完整批次的梯度。梯度计算在GPU之间是同步的，所以结果与在单个GPU上训练完全一样。...第二，我们观察到分类误差随着ConvNet深度的增加而减小：从A中的11层到E中的19层。值得注意的是，尽管深度相同，配置C（包含三个1×1卷积层）比在整个网络层中使用3×3卷积的配置D更差。

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摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。...2、卷积配置为了在公平的环境下测量增加的ConvNet深度所带来的改善，我们所有的ConvNet层配置都使用相同的原则设计。...网络权值的初始化很重要，因为糟糕的初始化会由于深度网络中梯度的不稳定性而导致学习的停滞。为了避免这个问题，我们开始训练配置A(表1)，它足够浅，可以用随机初始化进行训练。...梯度计算在GPU之间是同步的，因此结果与在单一GPU上训练时完全相同。...值得注意的是，我们并没有背离LeCun等人(1989)的经典ConvNet架构，而是通过大幅增加深度来改进它。??

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