手动线性回归中第一个时期后的梯度消失

在手动线性回归中，梯度消失是指在训练模型时，梯度逐渐变小并趋近于零的现象。这意味着模型参数的更新变得非常缓慢，导致模型无法有效地学习和拟合数据。

梯度消失通常发生在使用某些激活函数（例如sigmoid函数）和深层神经网络时。在反向传播算法中，梯度是通过链式法则从输出层向输入层传播的。当激活函数的导数在某些区域接近于零时，梯度也会变得非常小。随着层数的增加，这种现象会被放大，导致梯度消失的问题。

梯度消失会导致模型无法充分学习到数据的特征，降低了模型的准确性和性能。为了解决梯度消失问题，可以采取以下方法：

使用其他激活函数：可以尝试使用ReLU（Rectified Linear Unit）等激活函数，它们在大部分区域的导数都为常数，避免了梯度消失的问题。
使用批量归一化（Batch Normalization）：通过对每个批次的输入进行归一化，可以加速训练过程并减少梯度消失的问题。
使用残差连接（Residual Connection）：在深层神经网络中引入跳跃连接，将输入直接传递到输出层，可以减少梯度消失的影响。
使用梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度的范围，防止梯度爆炸或消失。
减少网络层数：如果梯度消失问题非常严重，可以考虑减少网络的层数，降低模型的复杂度。

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（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

machine learning 之 logistic regression

；（在逻辑回归中$0<h_\theta(x)<1$）; 通过上面的例子得出结论，用线性回归做分类问题是不合理的，结果不稳定。...如果考虑线性回归的情况，损失函数为平方损失，对于线性回归中的简单函数，这样子定义的损失函数是个凸函数，易求解；但是在逻辑回归中，模型是个复杂的非线性函数（$g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}...4、过拟合问题和正则化过拟合问题如图所示，对于房价预测问题，有三个模型： 第一个模型很简单，拟合的不是很好，可以称之为“欠拟合”，有比较大的偏差（bias）；第二个模型比第一个模型复杂一点，拟合的不错...减少feature的数目可以手动的选择保留哪些feature 一些自动的模型选择算法（model selection algorithm）正则化保留所有的feature，但是reduce...magnitude/values of parameters 当有很多的feature，每个都对预测有点贡献的时候，非常有用正则化后的损失函数如下图所示，逻辑上，当在原本的损失函数后加惩罚项的话，

3461 0

一文读懂神经网络中的激活函数（二）

（4）接近恒等变换f(x)≈x：这样的好处是使得输出的幅值不会随着深度的增加而发生显著的增加，从而使网络更为稳定，同时梯度也能够更容易地回传。...但这导致了前面提到的梯度消失问题，而且强行让每一层的输出限制到固定范围会限制其表达能力。树根大概能理解的关于激活函数的特点可能会有错漏的地方，欢迎大家来补充和纠正。...1.Sigmoid 数学形式： Sigmoid 因其在 logistic 回归中的重要地位而被人熟知，值域在 0 到 1 之间。...在深层的神经网络中，后面层的梯度是前面层的累积的乘积，所以只要梯度稍微大于1或者小于1，神经网络都会非常不稳定，通常有多层后, 每层网络都以非常不同的速率学习。怎么解决这个梯度不稳定问题呢?...其次，ReLU 在x0时导数为 1，所以，ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。但随着训练的推进，部分输入会落入硬饱和区，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。

2.7K11 0

机器学习系列10：线性回归与逻辑回归的正则化

线性回归的正则化还记得在线性回归中我们有哪两种方法去求代价函数的最小值吗？当然是梯度下降和正规方程了。让我们来复习一下线性回归中梯度下降算法，如下： ?...其中黄色部分就是代价函数对参数 θ 的偏导数。当我们正则化代价函数后，代价函数发生了改变： ? 相应地，偏导数也会改变，得到正则化后的梯度下降算法： ? 把其中的 θ_j 提出来，简化后： ?...那正规方程正则化后呢？就成了下面这样： ? 逻辑回归的正则化逻辑回归的代价函数为： ? 与线性回归的正则化类似，逻辑回归的正则化就是在逻辑回归的代价函数中加入对参数的惩罚： ?...正则化后得到的梯度下降算法与线性回归中非常像，只是假设函数不同而已。 ?

7103 0

Andrew Ng机器学习课程笔记（三）之正则化

这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化，主要介绍了线性回归和逻辑回归中，怎样去解决欠拟合和过拟合的问题简要介绍：在进行线性回归或逻辑回归时，常常会出现以下三种情况回归问题： ?...第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练中；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。...正则化线性回归（1）基于梯度下降正则化线性回归的代价函数为： ? 如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对θ0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形： ?...可见，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有算法更新规则的基础上令θ值减少了一个额外的值。（2）正规方程 ? 3. 正则化逻辑回归相应的代价函数： ? 梯度下降算法： ?...虽然正则化的逻辑回归中的梯度下降和正则化的线性回归中的表达式看起来一样，但由于两者的h(x)不同所以还是有很大差别。

3541 0

深度学习基本概念｜激活函数 Activation Function

激活函数由多种，下面介绍几种常用的激活函数 1. Sigmod 就是逻辑回归中的sigmod函数，函数图像如下 ?...最大值0.25，这样在链式法则的连乘过程中，会使得梯度很快趋近于0，这种现象称之为梯度消失kill gradients。...研究表明，对于5层以上的神经网络，特别容易出现梯度消失，所以sigmod函数对于层数很多的深度神经网络效果不太好。...但是本质上该函数其实是sigmod的变体 ? 所以与sigmod函数一样，该函数也会出现梯度消失的问题。 3....而且在x>0的区间，不会梯度消失的现象，使得其性能比sigmod和tanh好很多，收敛速度更快，但是ReLU函数也有一个缺点。

8541 0

深度神经网络权值初始化的几种方式及为什么不能初始化为零（1）

一个好的权值初始值有以下优点： · 梯度下降的收敛速度较快 · 深度神经中的网络模型不易陷入梯度消失或梯度爆炸问题该系列共两篇文章，我们主要讨论以下两个话题： 1、为什么在线性回归和逻辑回归中可以采用...在这一篇文章中我们主要谈论第一个话题 0 初始化在线性回归和逻辑回归中，我们通常把权值 w 和偏差项 b 初始化为0，并且我们的模型也能取得较好的效果。...在线性回归和逻辑回归中，我们采用类似下面的代码将权值初始化为0（tensorflow框架下）： w = tf.Variable([[0,0,0]],dtype=tf.float32,name='weights...重点：在反向传播过程中，我们使用梯度下降的方式来降低损失函数，但在更新权值的过程中，代价函数对不同权值参数的偏导数相同，即 Δw 相同，因此在反向传播更新参数时： w21 = 0 + Δw w22 =...0 + Δw 实际上使得更新之后的不同节点的参数相同，同理可以得到其他更新之后的参数也都是相同的，不管进行多少轮的正向传播和反向传播，得到的参数都一样！

2.3K2 0

机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度

本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。...▲进一步化简后的结果损失函数J(θ)对θj求导后的结果： ?...这里需要注意此时的(n + 1)维是因为我们在这里加上了θ0，对θ0求导后面乘上的是X的第i个样本的第0个元素，也就是我们一直强调的在X矩阵每个样本的第一个特征前面添加的数值1，所以这里乘上一个1结果不变...▲线性回归梯度的向量化表示对于逻辑回归来说，由于梯度向量部分的元素整体和上面线性回归的梯度是一样的，只不过是对y_hat的求法不同而已。...类似的同样可以对逻辑回归的梯度进行向量化，我们只需要将在线性回归中梯度向量式子中的(Xb(i) * θ)外面套上一个Sigmoid函数就可以了，当然前面的系数是1 / m，没有线性回归中的2倍。

2.1K2 1

Andrew Ng机器学习课程笔记--week3（逻辑回归&正则化参数）

正则化损失函数（cost function）正则化线性回归（Regularized Linear Regression）正则化逻辑回归（Regularized Logistic Regression...Logistic Regression Model 1）逻辑回归的损失函数这里之所以再次提到损失函数，是因为线性回归中的损失函数会使得输出呈现起伏，造成许多局部最优值，也就是说线性回归中的cost...如图左边显示的是优化方法，其中后三种是更加高级的算法，其优缺点由图邮编所示：优点不需要手动选择α 比梯度下降更快缺点更加复杂后面三种方法只需了解即可，老师建议如果你不是专业的数学专家，没必要自己使用这些方法...Solving the problem of Overfitting 1) 过拟合主要说一下过拟合的解决办法： 1）减少特征数量手动选择一些需要保留的特征使用模型选择算法（model selection...前面提到过，若m< n,那么XTX是不可逆的，但是加上λ·L后则变为可逆的了。

6525 0

机器学习：Logstic回归

二、假设函数在线性回归中，我们的假设函数为 h_{\theta}(x) = \theta^Tx ，为了使得假设函数的取值介于 [0,1] 之间，我们设假设函数为 h_{\theta}(x) =...类似于线性回归中，可以在特征中添加额外的高次多项式项达到拟合非线性数据的目的，在Logistic回归中，也有这样的操作：四、代价函数如果使用线性回归中的代价函数，由于假设函数的改变，会使得代价函数变成一个非凸函数...theta_j - \alpha\frac{1}{m}\displaystyle\sum_{i=1}^m(h_{\theta}(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)} ，这个式子和线性回归中的梯度下降是一样的...计算完三个分类器后，在预测时，向三个分类器中输入一个数据，将会分别返回三个概率，选择概率最大的那个当做预测类别。...对于Logistic 回归，也会出现过拟合的现象：解决方法：减少属性的数量。手动选择需要保留的属性模型选择算法正则化。

7152 0

神经网络常用激活函

Sigmoid激活函数 Sigmoid也被称为逻辑激活函数(Logistic Activation Function)，逻辑回归中常用，它能将一个实数值压缩到0到1的范围内。...但Sigmoid激活函数在应用中也有一些缺点，它主要有以下几个方面的问题： 1.梯度消失从Sigmoid函数图像可以看到，函数曲线在0和1附近是平坦的，也就是说，Sigmoid函数的梯度（导数）在0...不仅如此，与这些神经元相连接的神经元的权值也更新得非常缓慢，通常这个问题也被称为梯度消失。...但Tanh函数也存在着梯度消失的问题，当函数取值趋近正负无穷大时会导致梯度消失。...为了解决梯度消失问题，让我们来看另一个被称为线性整流函数（ReLU）的非线性激活函数，它比我们前面讨论的两种激活函数都更好，并且也是在今天应用最为广泛的激活函数。

7552 0

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

（2）缺点：时间轴上的“梯度消失”，为解决这个问题——>长短时记忆单元LSTM：通过门的开关实现时间上记忆功能，防止梯度消失。...10、何为共线性, 跟过拟合有啥关联? 答：共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。共线性会造成冗余，导致过拟合。 ...所以引入非线性激励函数，深层网络就变得有意义了，可以逼近任意函数。 12、什么造成梯度消失？推导？ ...八、CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。...（2）随着网络层数增加，梯度消失现象越来越严重，（一般指sigmoid函数，反向传播时，每传递一层，梯度衰减为原来的1/4。层数一多，梯度指数衰减后，底层基本接收不到有效的训练信号。）

8258 0

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

（2）缺点：时间轴上的“梯度消失”，为解决这个问题——>长短时记忆单元LSTM：通过门的开关实现时间上记忆功能，防止梯度消失。...10、何为共线性, 跟过拟合有啥关联? 答：共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。共线性会造成冗余，导致过拟合。...所以引入非线性激励函数，深层网络就变得有意义了，可以逼近任意函数。 12、什么造成梯度消失？推导？...八、CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。...（2）随着网络层数增加，梯度消失现象越来越严重，（一般指sigmoid函数，反向传播时，每传递一层，梯度衰减为原来的1/4。层数一多，梯度指数衰减后，底层基本接收不到有效的训练信号。）

4601 0

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

8127 0

【机器学习】三层神经网络

采用近似的一个重要原因是为了求导，早起常采用平滑的sigmoid和tanh函数，然而我们可以发现这两个函数在两端都存在导数极小的情况，这使得多层神经网络在训练时梯度消失，难以训练。...而Relu函数则很好的解决两端导数极小的问题，也是解决神经网络梯度消失问题的一种方法。...其中线性函数还是，不过要注意的是这里由于每一层不仅一个神经元，所以逻辑回归中的向量则扩展为矩阵，表示有多个神经元（也正是因为多个神经元，导致神经网络具有提取特征的能力）。...C、反向传播由于神经网络是一个多层的复合函数，前向传播就是在计算复合函数，所以反向传播就是一个链式求导过程，确定所有参数的负梯度方向，采用梯度下降的方法来更行每一层网络的参数。...值得注意的是激活函数是一个数值操作，不涉及矩阵求导，线性函数中是因为是作用于个样本，所以在确定负梯度方向时需要个样本取均值，而对求导则不需要求均值。

7712 0

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

缺点：时间轴上的“梯度消失”，为解决这个问题——>长短时记忆单元LSTM：通过门的开关实现时间上记忆功能，防止梯度消失。...何为共线性, 跟过拟合有啥关联? 共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。共线性会造成冗余，导致过拟合。解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。...所以引入非线性激励函数，深层网络就变得有意义了，可以逼近任意函数。什么造成梯度消失？推导？...CNN常见的问题 1、梯度消失问题：过多的层数会导致梯度消失，解决手段：减少层数；增大学习率；用Relu代替sigmoid。...随着网络层数增加，梯度消失现象越来越严重，（一般指sigmoid函数，反向传播时，每传递一层，梯度衰减为原来的1/4。层数一多，梯度指数衰减后，底层基本接收不到有效的训练信号。）

2.7K8 0

深度神经网络之损失函数和激活函数

引入非线性激活函数之中，模型的表达能力增强，能够有效解决非线性情况。通过不同形式的激活函数，模型也就能够学习到不同形式的分类方式，比如平滑分类平面，方便我们解决各种问题。 ?...常见的方法是选用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数，首先来看看交叉熵损失函数的形式。其中 ∙ 为向量内积，我们在机器学习之Logistic回归中便用到类似的交叉熵损失函数形式。 ? ?...同样对于上面的例子，经过softmax函数激活后的概率输出为(0.88,0.12,0)，对第二类训练样本反向传播时，反向传播梯度的偏倚向量为(0.88,0.12-1,0)。...ReLU激活函数在梯度爆炸和梯度消失方面有重要应用。 ? 那什么是梯度爆炸和梯度消失呢？可以简单理解为，反向传播算法过程中，由于我们使用的是矩阵求导的链式法则，会有一系列连乘运算。...如果连乘的数字在每层都是大于1的，则梯度越往前乘越大，最后导致梯度爆炸。同理，如果连乘的数字在每层都是小于1的，则梯度越往前乘越小，最后导致梯度消失。 ?

1.5K2 0

2吴恩达Meachine-Learing之单变量线性回归(Linear-Regression-with-One-Variable

我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法的概况，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。...在线性回归中我们有一个像这样的训练集，m 代表了训练样本的数量，比如 m = 47。而我们的假设函数，也就是用来进行预测的函数，是这样的线性函数形式： ?...，现在，这条线有一个正斜率，也就是说它有正导数，因此，我得到的新的 θ1，θ1 更新后等于 θ1 减去一个正数乘以 α。...这也解释了为什么即使学习速率 α 保持不变时，梯度下降也可以收敛到局部最低点。在接下来的视频中，我们要用代价函数 J，回到它的本质，线性回归中的代价函数。...但就目前而言，应用刚刚学到的算法，你应该已经掌握了批量梯度算法，并且能把它应用到线性回归中了，这就是用于线性回归的梯度下降法。

5134 0

Gradient Descent

目录：梯度下降算法梯度下降算法的直观展示线性回归中的梯度下降前提：线性回归模型：$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数：$J(\theta...2、梯度下降算法的直观展示如下图：此图是一个损失函数的图像当$\theta_1$在最小值点的右边时，图像的斜率（导数）是正的，学习率$\alpha$也是正的，根据梯度下降算法的公式，更新后的$\theta...3、线性回归中的梯度下降算法当把梯度下降算法具体的运用到线性回归上去的时候，算法就可以在偏导部分写的更加具体了： repear until convergence { $\qquad \theta_0...，称为batch gradient descent；注意到：虽然梯度下降算法可能会陷入局部最优的情况，但是在线性回归中不存在这种问题，线性回归只有一个全局最优，没有局部最优，算法最终一定可以找到全局最优点...线性回归中，J是一个凸二次函数，这样的函数是碗状的（bowl-shaped），没有局部最优，只有一个全局最优。

2983 0

吴恩达机器学习笔记

如下，首先要对数据进行矩阵构造，构造后的X的维度为m*（n+1）,theta为（n+1）*1，y为m*1 ?...代价函数线性回归中的代价函数已经不再适用于逻辑回归中，因为sigmoid函数将造成输出振荡，具有多个局部最小值，即“非凸”。逻辑回归中选用的代价函数如下： ? 可将代价函数合并为 ? ? ?...该代价函数保证了逻辑回归中J(θ)的凸性质。则J(θ)为 ? 向量化的表示为 ? 通用的梯度下降方法为 ? 应用到逻辑回归中如下 ?...学习效率是一个比较小的数，因此 ? 是一个比1小但很接近1的数。第二项和以前的线性回归中一样。除了梯度下降，通过正规方程如下： ?...矩阵L的维度为(n+1)*(n+1），当m（样本数）<n（特征数）时，矩阵XTX是不可逆的，但加上λL后， ? 可逆 logistic 回归的正则化逻辑回归的代价函数为： ? 加上正则项 ?

5161 0

7、正则化(Regularization)

下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。...回顾一下代价函数，为了使用正则化，让我们把这些概念应用到到线性回归和逻辑回归中去，那么我们就可以让他们避免过度拟合了。...7.3 正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。...：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有算法更新规则的基础上令值减少了一个额外的值。...注意：虽然正则化的逻辑回归中的梯度下降和正则化的线性回归中的表达式看起来一样，但由于两者的hθ(x)不同所以还是有很大差别。 θ0不参与其中的任何一个正则化。

4201 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

手动线性回归中第一个时期后的梯度消失

相关·内容

machine learning 之 logistic regression

一文读懂神经网络中的激活函数（二）

机器学习系列10：线性回归与逻辑回归的正则化

Andrew Ng机器学习课程笔记（三）之正则化

深度学习基本概念｜激活函数 Activation Function

深度神经网络权值初始化的几种方式及为什么不能初始化为零（1）

机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度

Andrew Ng机器学习课程笔记--week3（逻辑回归&正则化参数）

机器学习：Logstic回归

神经网络常用激活函

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

【机器学习】三层神经网络

机器学习、深度学习知识点总结及面试题

深度神经网络之损失函数和激活函数

2吴恩达Meachine-Learing之单变量线性回归(Linear-Regression-with-One-Variable

Gradient Descent

吴恩达机器学习笔记

7、正则化(Regularization)

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐