大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、一维梯度下降 算法思想： 我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念 学习率（也可以叫作步长），因为是不断逼近某个x，所以学习率过大会导致超过最优解...二、多维梯度下降 算法思想： 和一维梯度下降算法思想类似，只是导数由原来的一维变成现在的多维，算法思想本质没有变化，在计算导数的过程发生了变化，主要就是高数中的偏导数知识，然后通过一个方向向量，由于我们需要最小值...，所以cosθ需要 = -1，所以θ = π 最后我们就推出了上面的式子 η为学习率 三、随机梯度下降算法 算法思想： 算法思想都比较一致，都是为了求极值，随机梯度下降算法是为了解决训练数据集比较大的情况...，在数据集较大的情况，学习率会选择比较大，为了求出梯度，我们在每次迭代的时候通过随机均匀采样计算出梯度，求其平均值，就是最后的梯度 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
学习率是神经网络中非常难以设置的超参数之一。 对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。...Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。...1.Momentum 普通的梯度下降(MBGD、SGD等)方法的缺点是：它的梯度更新方向完全依赖于当前Batch数据计算出的梯度，因此易变，不稳定。...梯度下降也有同样的问题，由于局部梯度的波动，导致梯度下降过程总是以震荡的形式靠近局部最优解。 Momentum算法借用了物理中的动量概念。...它的基本思想是既然每一步都需要引入历史梯度信息 来更新参数θ，那为什么不先按照历史梯度往前走一小步，按照前面一小步的位置的"超前梯度"来做梯度合并呢?
基于图片预测1,0，每张图片为4行3列12个像素，图片数量>=47张图片 整个神经网络包括一个输入层，一个隐藏层和一个输出层 整个神经网络可以表示为以下结构： 神经网络各符号可以表示为以下： 隐藏层和输出层各层变量及参数的关系表达式为...输入各个神经单元的权重和偏置的初始值。 初始值通常使用随机数。...利用④中计算出的神经单元误差δ以及4-2节的式(11) 计算平方误差C关于权重和偏置的偏导数。 ⑥计算出代价函数C和它的梯度?...Cr 将③~⑤的结果对全部数据相加,求出代价函数C和它的梯度?Cr ⑦根据⑥中计算出的梯度更新权重和偏置的值。...利用梯度下降法更新权重和偏置(4-1节式(9)) 8反复进行③~⑦的操作。 反复进行③~⑦的计算,直到判定代价函数C的值充分小为止。
epsilon -- 用公式对输入进行微小位移计算近似梯度 Returns: difference -- 近似梯度与反向传播梯度之间的差异。...梯度是正确的! difference = 2.91933588329e-10 多维梯度检查 多维梯度模型的向前和向后传播如下图： ?...的输出包含参数的成本梯度。...x -- 输入数据点，形状(输入大小，1) y -- true "label" epsilon -- 用公式对输入进行微小位移计算近似梯度 Returns: difference...-- 近似梯度与反向传播梯度之间的差异。
因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。...梯度更新规则: 表示在t时刻目标函数对 的偏导数。...SGD的每个参数的更新过程如下： Adagrad的每个参数更新过程如下: 是一个对角矩阵，对角线上的每个元素是t时刻前所有 的梯度的平方和。...，它不再累加过去所有的梯度，而是仅累积过去固定个数的梯度。...Adadelta不是采用平方梯度的简单累加，而是采用历史平方梯度的衰减的平均。
神经网络中的后向传播算法其实就是在进行梯度下降，GDBT(梯度提升树)每增加一个弱学习器（CART回归树）,近似于进行一次梯度下降，因为每一棵回归树的目的都是去拟合此时损失函数的负梯度，这也可以说明为什么...总之梯度下降算法的用处十分广泛，我们有必要对它进行更加深入的理解。 关于梯度下降算法的直观理解 关于梯度下降算法的直观理解，我们以一个人下山为例。...按照梯度下降算法的思想，它将按如下操作达到最低点： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步， 沿着第二步找到的方向走一小步，到达一个新的位置，此时的位置肯定比原来低...”找到相对于该位置而言下降最快的方向“ 而我们的方向导数，本身代表的就是函数变化率与方向的关系，也就是说我们需要利用方向导数，找到使得函数变化率最大的方向 那么，问题来了，在哪一个方向上变化率最大呢？...个自变量的函数，自变量是θ： 首先呢，随机化一个我们梯度下降的初始位置，全部为0吧，当然在神经网络中可不能如此随意： 计算梯度，对每一个自变量求偏导： 将初始化的值0，代入上式梯度，就可以得到一个具体的向量
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...通过梯度下降法，使得网络参数不断收敛到全局（或者局部）最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法，把误差一层一层地从输出传播到输入，逐层地更新网络参数。...由于梯度方向是函数值变大的最快的方向，因此负梯度方向则是函数值变小的最快的方向。沿着负梯度方向一步一步迭代，便能快速地收敛到函数最小值。...如果某个方向上梯度震荡很大，应该减小其步长；而震荡大，则这个方向的s也较大，除完之后，归一化的梯度就小了；如果某个方向上梯度震荡很小，应该增大其步长；而震荡小，则这个方向的s也较小，归一化的梯度就大了。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。...什么是梯度爆炸？ 误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。 梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...1.重新设计网络模型 在深度神经网络中，可以通过重新设计网络减少层数来解决梯度爆炸。在训练网络时，使用较小的批处理大小也会对此有益。...处理梯度爆炸有一个简单但非常有效的解决方案：如果他们的范数超过给定的阈值，则将梯度裁剪掉。 – 第5.2.4节，梯度消失和梯度爆炸，自然语言处理中的神经网络方法，2017。
相关阅读：基于Numpy实现神经网络：反向传播 基于Numpy实现神经网络：梯度下降 所以，简单来说，合成梯度和平常的梯度一样，而且出于一些神奇的原因，它们看起来很精确（在没有查看数据的情况下）！...合成梯度生成器不过是一个神经网络，该网络经训练可以接受一个网络层的输出，然后预测该网络层的梯度。...这肯定是一项有趣的工作。 好，回到合成梯度。论文同时提到其他相关信息可以用作合成梯度生成网络的输入，不过论文本身看起来在普通前馈网络上只使用了网络层的输出作为生成器的输入。...接着，我们直接更新合成权重，就像在普通的神经网络中做的那样。这和通常的神经网络的学习没什么两样，只不过我们使用了一些特别的输入和输出而已。 基于合成梯度方法训练网络，我发现它不像我预料的那样收敛。...思考哪些可以充当梯度生成器的优良输入真是一项迷人的活动。也许输入数据、输出数据、批归一化层输出的某种组合会是最佳的（欢迎尝试！）希望你喜欢这篇教程。
关于梯度下降，本文主要讲三个问题： 一、什么是梯度 二、什么是梯度下降 三、三种常见的梯度下降算法实现 什么是梯度 梯度是一个与函数相切的向量，指向此函数最大增量的方向。...即该函数的梯度为对x的偏导数与对y的偏导数，可表示为： ? 如果我们想要在点（1,2）处的梯度，只需要将(1,2)代入上面的公式即可得到梯度为： ?...什么是梯度下降 由于梯度是指向函数最大增量的向量，因此负梯度是指向函数最大减量的向量。 因此，梯度下降就是通过在负梯度方向上迭代来最小化损失函数。 在迭代的过程中，先定义一个起点： ?...下图可以直接了解归一化对于梯度下降的作用。 ? 三种常见的梯度下降算法实现 常用的梯度下降算法包括批量梯度下降，小批量梯度下降和随机梯度下降。下面我们将用Python来实现这三种算法。 ?...批量梯度下降：批量梯度下降在每一步迭代时使用整个训练集。 它计算每条数据的误差，并取平均值来确定梯度。 批量梯度下降的优点是该算法计算效率更高，并且它产生稳定的学习路径，因此更容易收敛。
02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括输入层（input layer），隐含层（hidden layers），输出层（output layer）。...，在这种网络中没有环，数据传播总是前向的，从不反向，也就是说输入层会通过隐含层1，隐含层2，......有一些神经网络是特例，比如 RNN （recurrent neural networks），循环的意思是指，一个神经元的输出会影响其输入，注意，这种影响不是立即发生的，而是在一定时间之后才发生的。...3.2 建立神经网络模型 方便起见，输入层的神经元个数为 28 * 28 = 784 个，输出层为10个神经元，对应着数字 0,1,2,...,9 ，对7万张图像，其中5万张用于训练，1万张用图像验证集...但是，它们对图像识别，尤其是复杂背景下的图像识别，分类的效果，都没有神经网络模型好，这里对手写字数据集的分类，也是用建立一套神经网络模型，然后拿目标函数，通过梯度下降，学得所有神经元的权重参数，和每层的偏置项
在神经网络中，每个神经元的输出都是基于激活函数对加权输入的处理结果。整个网络的输出误差则是由所有神经元输出值与实际值之间的差值所决定的函数。...利用链式法则，我们可以计算出误差相对于每个参数（包括权重和偏置）的偏导数，即梯度。这些梯度为参数的优化提供了明确的方向和幅度。...梯度消失和梯度爆炸问题 在训练深度神经网络时，使用反向传播算法可能会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题，主要原因如下： 深度网络的复合效应：深度神经网络由多个层次的非线性映射组成，每一层的输出都是下一层的输入...总结来说，激活函数的梯度饱和是指激活函数在其输出值接近于上限或下限时，对输入的变化变得不敏感，导致其导数（梯度）接近于零的现象。这种现象会引起梯度消失问题，影响神经网络的训练效率和性能。...使用 ReLU 激活函数时，神经元死亡的现象主要由几个因素导致： 异常输入导致的大梯度：当神经网络接收到异常的输入数据时，如果这些输入与神经元的权重相乘后的结果非常大，那么经过 ReLU 激活函数后的输出也会很大
本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文，你将了解： 什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题； 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸； 如何修复梯度爆炸问题。...什么是梯度爆炸？ 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重。...在循环神经网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。 如何确定是否出现梯度爆炸？...使用长短期记忆网络 在循环神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为某种网络的训练本身就存在不稳定性，如随时间的反向传播本质上将循环网络转换成深度多层感知机神经网络。...使用梯度截断（Gradient Clipping） 在非常深且批尺寸较大的多层感知机网络和输入序列较长的 LSTM 中，仍然有可能出现梯度爆炸。
解决深度神经网络中的梯度消失或爆炸问题 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...摘要 深度神经网络（DNN）在训练过程中可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这会导致模型无法有效收敛。...批量归一化 批量归一化通过对每一层的输入进行标准化，保持每层输入的分布稳定，极大地缓解了梯度消失和爆炸问题。...权重初始化直接影响每层的输入和输出分布，进而影响梯度的稳定性。好的初始化方法能使梯度在合理范围内变化，避免梯度消失或爆炸问题。 2. 批量归一化对梯度有什么影响？...批量归一化通过标准化输入，保持每层输入的分布稳定，从而减小梯度变化幅度，缓解梯度消失和爆炸问题。 3. 如何选择适合的激活函数？ 激活函数的选择需要考虑具体的应用场景和模型特点。
目前深度神经网络模型的优化方法主要是梯度下降。我们使用梯度下降的方法来进行误差的反向传播，不断地调整模型参数，以降低模型所产生的误差，使模型更好实现从输入到输出的映射。...循环神经网络中出现梯度爆炸的情况少一些，它更多的问题是梯度消散，梯度爆炸会更多的出现在深度前馈神经网络中。...反向传播式子中有w的存在，所以 w 的大小影响了梯度的消失和爆炸，batchnormalization就是通过对每一层的输出做规模和偏移的方法，通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布控制在接近均值为...0、方差为1的分布，把偏离的分布强制拉回到一个比较标准的分布，这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域。...这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化，使得让梯度变大，避免梯度消失，而且梯度变大意味着学习收敛速度快，能大大加快训练速度，同时也能在一定程度防止梯度爆炸的问题。
后向传播算法 : 针对每个数据样本 , 从输入层到输出层传播输入 , 这是向前传播输入 , 然后从输出层向输入层传播误差 , 这是向后传播误差 ; ② 权重和偏置更新 : 传播误差过程中 , 对神经元网络中...; 损失函数 下降最快的方向 , 是梯度的反方向 ; 梯度通常是对损失函数进行求导得来的 ; 在某一点求导 , 就是这一点的曲线的切线的方向 ; 这里的方向只有两个 , 坐标轴正向 ( 从左到右 | 从负数到正数...梯度本质 : 梯度 或 求导 , 本质上是求某一点在曲线上的切线 , 切线的斜率表示的就是导数 ; 7 ....梯度下降算法本质 : 对于当前的参数 \theta 值 , 计算 f(\theta) 的梯度 , 即导数 / 斜率 ( 负的 ) , 在梯度的反方向 ( 正数方向 ) 走一个步长 , 然后继续向前传播输入...随机梯度下降法 ---- 随机梯度下降法 : 求梯度的时候 , 随机选择一个样本进行 , 使用该样本的误差更新参数 ; 公式如下 , 相对于批量梯度下降法的公式只是删除了 总和 符号 , 不再累加所有的样本误差数据
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...设输入的数据维度是B x S x T 一维卷积神经网络在维度S上进行卷积 如下，设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2 # in_channels: 16 # out_channels...20 x 16 x 50 经过一维卷积后输出维度是20 x 33 x 24 第二个维度从16变为33，因为一维卷积输入通道为16，对应输入的第二个维度，一维卷积输出为33，对应输出的第二个维度 最后一个维度从...50变为24，将参数带入公式[(n+2p-f) / s + 1]向下取整得到[(50-3)/2 + 1] = 24 而全连接神经网络对维度T进行卷积 使用和上述相同的输入维度，设置全连接神经网络的输入维度为...) print(output1.shape) 将输入通过全连接神经网络后得到输出维度为20 x 16 x 33 即，全连接神经网络只在输入的最后一个维度进行卷积 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
今天介绍一种特定的神经网络可解释性方法 -- 积分梯度法 (Integrated Gradient)。...在最原始的 Saliency map方法中，假设神经网络的分类结果线性依赖于输入图片中的每个像素或特征， 表示为 , 则输出 y 对输入 x 的梯度 能够直接用来量化每个像素对分类决策的重要程度。...李宏毅老师举过一个例子，大象的鼻子对神经网络将一个物体识别为大象的决策很重要，但当大象的鼻子长度增加到一定程度后（比如1米），继续增加不会带来决策分数的增加，导致输出对输入特征的梯度为0。...这种方法不能说得到了鼻子长度改变的梯度积分，只能说得到了图像所有像素变化时的梯度积分。 假设神经网络的输出为函数 f, 则积分梯度法的最终公式为， 注意第一项 来自于后面积分变量 。...总结 直接使用输出对输入的梯度作为特征重要性会遇到梯度饱和问题。积分梯度法从通过对梯度沿不同路径积分，期望得到非饱和区非零梯度对决策重要性的贡献。原始积分梯度法使用纯黑图片，噪声图片作为积分基线。
一、前述 在梯度下降中，随着算法反向反馈到前面几层，梯度会越来越小，最终，没有变化，这时或许还没有收敛到比较好的解，这就是梯度消失问题，深度学习遭受不稳定的梯度，不同层学习在不同的速度上 二、解决梯度弥散和消失方法一...，初始化权重使用he_initialization 1、举例 如果我们看逻辑激活函数，当输入比较大，不管正负，将会饱和在0或1，这样梯度就是0，因此当反向传播开始，它几乎没有梯度传播回神经网络，所以就会导致只更改高的几层...2、初始化 我们需要每层输出的方差等于它的输入的方差，并且我们同时需要梯度有相同的方差，当反向传播进入这层时和离开这层，方差也一样。...上面理论不能同时保证，除非层有相同的输入连接和输出连接， 但是有一个不错的妥协在实际验证中，连接权重被随机初始化，n_inputs和n_outputs是输入和输出的连接，也叫fan_in和fan_out...看输入和输出的连接数找到对应公式计算半径来随机初始化权重，是最合理的，是最不容易产生梯度弥散的初始化权重。
初始化 深度神经网络模型中，以单个神经元为例，该层（ ? ）的输入个数为n，其输出为： ? ? image.png 这里忽略了常数项b。...或者False） dA1 = dA1 / keep_prob # 步骤2：缩放未舍弃的节点(不为0)的值 梯度检查 ?...接下来，计算梯度的反向传播值，最后计算误差： image.png 当difference小于 ? 时，我们通常认为我们计算的结果是正确的。...python代码 def gradient_check(x,theta,epsilon=1e-7): """ 参数： x - 一个实值输入 theta...- 参数，也是一个实数 epsilon - 使用公式（3）计算输入的微小偏移以计算近似梯度 返回： 近似梯度和后向传播梯度之间的差异 """
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