🌟机器学习总结(九):梯度消失&梯度爆炸💥
发布时间：2025-03-12 04:44:32来源：
在深度学习的旅程中，有两个“拦路虎”常常让人头疼——梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）。这两个问题就像调皮的小精灵，在神经网络的训练过程中捣乱，影响模型的学习效率。
首先说梯度消失，它就像是一个能量逐渐耗尽的过程。当反向传播计算梯度时，如果权重矩阵的特征值过小，梯度会像涓涓细流一样变得越来越弱，最终导致靠近输入层的权重几乎无法更新，模型停滞不前。😱
再来看看梯度爆炸，它则完全相反。当梯度值过大时，模型参数会在每次更新时剧烈波动，甚至超出合理范围，使得训练过程变得不稳定，损失函数震荡不定。🔥
为了解决这些问题，我们可以采用一些技巧，比如使用ReLU激活函数来缓解梯度消失，或者引入正则化方法和梯度裁剪来控制梯度爆炸。只要找到合适的平衡点，就能让神经网络顺利前行，解锁更多潜力！🚀
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