当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。 通常我们都会保证输入的数据是否正确(这个要是不能保证那么后续也就没必要继续了..)。
Batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化保证网络的稳定性。 先来说DNN中的反向传播：在上文的DNN反向传播中，我推导了两个权重的梯度，第一个梯度是直接连接着输出层的梯度，求解起来并没有梯度消失或爆炸的问题，因为它没有连乘，只需要计算一步。 第二个梯度出现了连乘，也就是说越靠近输入层的权重，梯度消失或爆炸的问题越严重，可能就会消失会爆炸。 一句话总结一下，DNN中各个权重的梯度是独立的，该消失的就会消失，不会消失的就不会消失。 （人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。 这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。
梯度爆炸原因: [DeeplearningAI 笔记]第二章 1.10-1.12 梯度消失,梯度爆炸,权重初始化
在这部分，我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别。 我们也会尝试着理解梯度消失问题，这也是LSTM和GRU（目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型）得以发展的原因。 梯度消失问题最早是由 Sepp Hochreiter 在1991年发现，最近由于深度框架的广泛应用再次获得很多关注。 神经网络的反向传播是逐层对函数偏导相乘，因此当神经网络层数非常深的时候，最后一层产生的偏差就因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会变为0，从而导致层数比较浅的权重没有更新，这就是梯度消失。 Batchnorm 是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm 本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。
LSTM是在 1997年提出，在NLP领域可能是目前最为流行的模型。 GRU是在2014年提出，是LSTM的简化版。 这些循环神经网络的设计都是为了处理梯度消失和有效学习长期依赖。 【梯度消失】经常出现，产生的原因有：一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。 当梯度消失发生时，接近于输出层的隐藏层由于其梯度相对正常，所以权值更新时也就相对正常，但是当越靠近输入层时，由于梯度消失现象，会导致靠近输入层的隐藏层权值更新缓慢或者更新停滞。
梯度爆炸原因: 梯度消失、爆炸的解决方案
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，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的NaN权重值。 压力在调节晶体结构方面发挥着重要的作用[8-9]。 研究人员开展了一系列压力诱导HMX 相变研究，获得了HMX 在高压下的相变规律，然而不同人员获得的研究结果并不一致，甚至相互矛盾。 1983 年，Dick首先预测β-HMX 在约12 GPa 发生高压相变。 Yoo 等通过原位拉曼光谱和同步辐射X 射线衍射（X-ray diffraction，XRD）技术，研究了β-HMX 在高压下的相变和分解过程，结果表明，HMX 在12 和27 GPa 分别发生β→ε 和ε→φ 相变。 基于高压XRD 实验结果，他们还发现ε→φ 相变伴有4%的体积变化，同时观察到由非静水压引起的化学反应现象。
左图是 sigmoid 的损失函数图，右边是其导数的图像，如果使用 sigmoid 作为损失函数，其梯度是不可能超过 0.25 的，这样经过链式求导之后，很容易发生梯度消失。 今天说一说详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法,希望您对编程的造诣更进一步. 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。 再来看看梯度爆炸的原因，也就是说如果 |σ′w|≥1 时，连乘下来就会导致梯度过大，导致梯度更新幅度特别大，可能会溢出，导致模型无法收敛。
梯度爆炸原因: 正则化
Suffle即洗牌的意思，如果我们在数据加载阶段将Shuffle参数设置在True，那么在神经网络的读取数据的时候，将会打乱顺序去读取，也就是不按照数据的排列顺序去读取。 可以看到，最浅的那个隐含层，梯度更新的速度，是非常小的。 从图像中我们可以看出tanh比sigmoid的梯度值要高，不过值也是小于1的，两边也会出现饱和，也会引起梯度消失的现象。 但是relu也存在缺点：即在$z$小于0时，斜率即导数为0，因此引申出下面的leaky relu函数，但是实际上leaky relu使用的并不多。 实验2 测得的高压拉曼光谱如图7 和图8 所示。 由图7 可知，当压力加载到5.1 GPa 时，HMX 发生相Ⅰ→相Ⅱ的相变，且相Ⅱ一直保持至15.8 GPa。
2、选择高效算法：使用更高效的算法来加速模型的训练和推理过程，例如使用基于深度学习的算法，可以比传统机器学习算法更快地训练和预测。 2、对于每个 mini-batch 中的每个输入变量，减去均值，再除以标准差，从而得到归一化的结果。 这样就会突出个别数据的主要特征的同时缩小所需要学习的数据的大小，既有利于模型的学习又有利于数据的计算。 如果接近输出层的激活函数求导后梯度值大于1，那么层数增多的时候，最终求出的梯度很容易指数级增长，就会产生梯度爆炸；相反，如果小于1，那么经过链式法则的连乘形式，也会很容易衰减至0，就会产生梯度消失。 梯度爆炸原因 另外计算方便，计算速度快，可以加速网络训练。
梯度爆炸原因: 容易有数值稳定性问题的场景：
Github博客传送门 csdn博客传送门 如何确定是否出现梯度爆炸？ 训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 如果你发现这些问题，那么你需要仔细查看是否出现梯度爆炸问题。 以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。
ROIPool：ROIPool以给定的ROI将输入特征映射分割成固定大小的网格，然后在每个网格中取最大值，生成固定大小的输出。 3、分类和定位：分类和定位是一种有效的解决前景少背景多的方法，它将目标检测任务分为两个部分：分类（判断是否有目标）和定位（确定目标的位置）。 在分类的步骤中，可以通过更有效地检测前景目标来减少背景图像。 1、图像增强：图像增强是一种有效的解决前景少背景多的方法，它可以通过增加或减少图像的噪声、添加变换、改变对比度、添加颜色、旋转和其他变换等来增加前景背景的特征差异。
梯度爆炸原因: 使用长短记忆网络LSTM
Self-Attention 梯度爆炸原因 可以作为一种替代 Seq2Seq 模型的技术。 与 Seq2Seq 不同，Self-Attention 模型通过引入一个全局注意机制，使模型更具有自我理解能力，能够联系长距离的输入输出之间的关系，而不是像 Seq2Seq 那样只能覆盖较短的距离，因此模型的性能得到了显著提升。 此外，Self-Attention 模型还可以减少计算量，这是由于与经典的 Seq2Seq 模型比较，Self-Attention 模型可以在一次网络前向传播中完成所有操作，而不需要多次前向传播来计算输入序列和输出序列之间的关系。
采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f (非线性来自于非线性激活函数），因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数。 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 最后 近年来，神经体系结构变得越来越大，拥有数十亿个参数。 因此，主要的挑战之一是获得快速收敛的训练算法，这可以通过使用自适应函数来实现（尽管它们的计算成本很高）。 它们在分类和回归机器学习任务中都有较高的表现。
梯度爆炸原因: 梯度消失和梯度爆炸问题详解
虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。 通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因）梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。 梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响梯度弥散：会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，… 从上图中，我们可以很容易看出，relu 函数的导数在正数部分是恒等于 1 的，因此在深层网络中使用 relu 激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题。
- 梯度更新的速度：越靠近输出层，更新速度越快，越靠近输入层，更新速度越慢。
- 1 、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。
- 可以看出，relu函数的导数在正数部分是恒等于1的，因此在深层网络中使用relu激活函数就不会导致梯度消失的问题。
- 这种不稳定性才是深度神经网络中基于梯度学习的根本问题。
根据前期的研究工作，在准静水压环境下，0～12.5 GPa 压力下HMX 晶体分别发生了β→ζ 相变（5.4 GPa）和ζ→ε 相变（9.6 GPa），其中β→ζ 相变的最明显证据是760 cm−1附近的拉曼峰由1 个变为3 个。 从图4可以看出，在4.9 GPa 压力下760 cm−1处出现了新的拉曼峰（ν19和ν22），因此相Ⅰ→相Ⅱ的相变即为β→ζ 相变。 根据之前的研究结果，ζ→ε 相变的确认需要结合拉曼峰的出现和消失，特别是拉曼峰位随压力的不连续变化等证据，然而，由于实验1的压力数据点比较稀疏，不具备该项数据的处理条件。 另一方面，ζ→ε 相变对HMX 结构的改变并不明显，因此在这里相Ⅱ对应准静水压下的ζ+ε 相。
梯度爆炸原因: 深度学习教程 | 深度学习的实用层面
式子的第一个因子 表示的损失函数到达 L 的梯度，小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度，而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层，梯度不是直接传递过来的。 ，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，batchnorm就是通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法，消除了w带来的放大缩小的影响，进而解决梯度消失和爆炸的问题。 表示的损失函数到达 L 的梯度，小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度，而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层，梯度不是直接传递过来的。 Relu思想很简单，如果激活函数的导数为1，那么就不存在梯度消失爆炸的问题了，每层的网络都可以得到相同的更新速度，relu就这样应运而生。 Hinton在训练深度信念网络（Deep Belief Networks中，使用了这个方法。
- Sigmoid作为损失函数，其梯度是不可能超过0.25的，这样经过链式求导之后，很容易发生梯度消失，在前文中已经解释过了。
- 其中，是指正则项系数，因此，如果发生梯度爆炸，权值的范数就会变的非常大，通过正则化项，可以部分限制梯度爆炸的发生。
- 会导致靠近输入层的隐藏层权值更新缓慢或者更新停滞。
理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程 GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。 对于数据集本身的问题，带来的梯度爆炸问题，一般需要注意，尽量使得标注准确，除非是进行难样本挖掘操作，一般尽量使用清晰的图片。 梯度爆炸原因 梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，极端情况下，数据数据乘以一个大w发生溢出，得到NAN值。
梯度爆炸原因: 原因
为排除干扰，将每次汽爆小麦体积量固定为4500 mL，蒸汽压力控制在1.4～2.4 MPa，汽爆后的粮粒不经任何挤压、在自然状态下风选后收集种皮称重。 当蒸汽压力大于2.0 MPa时，随着压力增大，无论是高粱、小麦或玉米，其膨胀率增加幅度减小，但同时易导致粮粒焦糊，并增加能耗，故玉米最佳汽爆压力为1.8～2.0 梯度爆炸原因 MPa。 由图7可知，当压力在1.4～2.4 MPa时，玉米体积随压力变化较小，而小麦随压力逐渐增大时，其体积增大效果非常明显。 经调整汽爆仓内物料容量、大幅改变汽爆蒸汽压力，对设备不断改进和操作调整后，粮食的汽爆效果已非常理想。 2、某大楼的合用前室、楼梯间采用机械送风方式进行加压送风，验收检查时发现，其压差分别为50Pa和40Pa。
梯度爆炸原因: 梯度剪切、正则
本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。 1、梯度爆炸和梯度消失训练很深的神经网络时，随着层数的增加，导数会出现指数级的下降，则导致梯度消失。 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。 一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因说白了，对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。 在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。