梯度消失和梯度爆炸是我们在深度学习中，训练神经网络时遇到的两个常见问题，其实它们都与反向传播算法有关，这2个问题影响了模型权重更新的有效性，阻碍了模型的学习过程。今天就这2个问题展开和大家聊聊其产生的具体原因、影响以及常见的解决方案，记得关注我，助您学习AI不迷路。
梯度消失
梯度消失是指在使用反向传播算法计算损失函数相对于网络参数的梯度时，这些梯度通过多层网络传播回输入层，其值变得非常小，导致位于网络较深层的权重几乎不更新或更新得非常慢。对于依赖于长时间记忆的任务，如处理长序列数据，这是一个特别严重的问题。这是因为 激活函数（如Sigmoid或Tanh）的导数在输入远离零时趋向于零，使得每次更新都会乘以一个小数，经过多层之后，最终的梯度就会变得极小。
影响
网络难以学习到早期层（靠近输入层）中的特征。
训练速度变慢，甚至可能停滞不前。
对于递归神经网络（RNN），难以捕捉长期依赖关系。
梯度爆炸
梯度爆炸则是指梯度在反向传播过程中变得过大，以至于权重更新幅度过大，导致模型参数不稳定。这种情况通常发生在激活函数的导数较大时，或者当网络结构很深时。过大的梯度可能会使权重迅速增长，导致数值溢出，从而使模型无法正常收敛。
影响
权重更新幅度过大，可能导致模型参数发散。
数值不稳定，例如NaN值的出现。
训练过程不稳定，损失函数波动剧烈。
常见解决方案
为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题，可以尝试采取以下几种方法：
① 选择合适的激活函数：比如 ReLU 及其变体 Leaky ReLU, Parametric ReLU, ELU等，这些激活函数避免了传统激活函数如：Sigmoid、Tanh 在某些区域梯度接近于零的问题。
② 正则化技术：如 L2 正则化（权重衰减）、Dropout 等，可以帮助控制梯度大小，防止过拟合。
③ 梯度裁剪：设置一个阈值，当梯度超过这个阈值时就将其限制在这个范围内，以防止梯度过大。
④ 初始化策略：采用适当的权重初始化方法（如 Xavier/Glorot 初始化或He初始化），有助于确保初始梯度既不太大也不太小。
⑤ 使用残差连接：如 ResNet 所展示的那样，通过跳过一层或多层直接传递信息，可以缓解深层网络中的梯度消失问题。
⑥ 改进的优化器：如 Adam、Adagrad、RMSProp 等自适应学习率优化器，能够根据参数的历史梯度自动调整学习率，有助于稳定训练过程。
往期内容：
1. 不同专业领域是否有必要训练各自的⼤模型？
2. 模型蒸馏和模型量化到底是什么？
3.深入理解：BERT模型
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