神经网络中编码器和解码器有什么区别?

神经网络中编码器和解码器有什么区别?

当损失函数的梯度变得过大时,在训练深度神经网络期间发生爆炸梯度问题。当使用大值初始化网络的权重或使用某些激活函数时,通常会发生这种情况。当梯度太大时,模型的权重可能会更新过多,从而导致训练期间的不稳定。

此问题可能导致模型权重中的NaN (不是数字) 值,从而导致训练过程失败。为了减轻该问题,采用诸如梯度裁剪、权重正则化或使用更好的权重初始化方法 (如Xavier或He初始化) 的技术。

解决爆炸梯度问题在深度网络和递归神经网络 (rnn) 中特别重要,由于模型的深度或顺序性质,它可能更明显。

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