梯度消失、爆炸產生的原因以及解決方法
梯度消失和梯度爆炸的原因：
1.深度網路：神經網路的反向傳播是逐層對函式偏導相乘，因此當神經網路層數非常深的時候，最後一層產生的偏差就因為乘了很多的小於1的數而越來越小，最終就會變為0，從而導致層數比較淺的權重沒有更新，這就是梯度消失。
梯度爆炸就是由於初始化權值過大，前面層會比後面層變化的更快，就會導致權值越來越大，梯度爆炸的現象就發生了。
網路層之間的梯度（值大於 1.0/值小於1）重複相乘導致的指數級增長會產生梯度爆炸/梯度消失。
2.採用了不合適的啟用函式：通常神經網路所用的啟用函式是sigmoid函式，這個函式有個特點，就是能將負無窮到正無窮的數對映到0和1之間，並且對這個函式求導的結果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此兩個0到1之間的數相乘，得到的結果就會變得很小了。
解決方法：
1.與訓練加微調
2.梯度剪下，正則化
3.採用relu，leakrelu等啟用函式
4.batchnorm
5.殘差結構
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