簡介

梯度消失和梯度爆炸是在深度神經網絡中訓練過程中可能出現的問題，導致模型難以訓練或無法收斂。這些問題與反向傳播算法中的梯度計算有關。

概念

梯度消失（Gradient Vanishing）：在深層神經網絡中，特別是具有很多層的情況下，梯度信息會隨著層數的增加逐漸減小，使得位于網絡較淺層的參數更新很慢，甚至可能變得非常小，導致這些層無法有效地學習到有用的特征。這會導致網絡在訓練過程中收斂非常緩慢，甚至無法收斂。

梯度爆炸（Gradient Explosion）：與梯度消失相反，梯度爆炸指的是梯度信息在網絡中逐漸增大，導致位于網絡較深層的參數更新非常大，使得網絡參數迅速發散。梯度爆炸可能導致數值溢出，造成訓練不穩定，甚至出現 NaN（Not-a-Number）的情況。

解決方案

參數初始化：使用適當的參數初始化方法，如 Xavier 初始化（也稱為Glorot初始化）或 He 初始化，有助于使網絡在初始階段的梯度合理分布，從而減少梯度消失和梯度爆炸的風險。

非線性激活函數：選擇合適的激活函數，如 ReLU、Leaky ReLU、Parametric ReLU 等，這些激活函數在輸入較大時能夠保持梯度不會消失，避免了梯度爆炸問題。

批標準化：使用批標準化技術可以在網絡中每一層對輸入進行標準化，有助于緩解梯度消失和梯度爆炸問題。

梯度剪裁：通過對梯度進行剪裁，限制梯度的大小，防止梯度爆炸。

層數和寬度的選擇：適當地調整神經網絡的層數和寬度，避免網絡過深或過寬，從而降低梯度消失和梯度爆炸的可能性。

殘差連接（Residual Connection）：引入殘差連接可以使網絡更容易訓練，減少梯度消失問題。