彩票票据假说是什么?

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当损失函数的梯度在反向传播期间变得非常小时,尤其是在深度神经网络中,会出现消失梯度问题。这个问题最常见于某些激活函数,如sigmoid或tanh,其中大输入的梯度接近零。发生这种情况时,网络中较早层的权重会收到非常小的更新,从而导致学习缓慢或停滞。

这个问题在具有许多层的深度网络中变得特别重要,因为梯度随着它们向后传播而呈指数减小。这可能会阻止网络有效学习,尤其是在初始层中。

梯度消失问题的解决方案包括使用像ReLU这样的激活函数,它不太容易出现梯度消失,以及像Xavier或He初始化这样的批量归一化或权重初始化方法,它有助于在训练期间保持梯度大小。

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