深度学习：CNN RNN DNN 区别 卷积层或是LSTM单元
来源：互联网 发布：淘宝在哪里交保证金 编辑：程序博客网 时间：2024/06/08 02:52
梯度消失：
http://www.cnblogs.com/tsiangleo/p/6151560.html
根本的问题其实并非是消失的梯度问题或者激增的梯度问题，而是在前面的层上的梯度是来自后面的层上项的乘积。所以神经网络非常不稳定。唯一可能的情况是以上的连续乘积刚好平衡大约等于1，但是这种几率非常小。
所以只要是sigmoid函数的神经网络都会造成梯度更新的时候极其不稳定，产生梯度消失或者激增问题。
全连接的DNN
http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648
http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361
网络层数太多是导致梯度消失或者梯度爆炸的直接原因, 使用S型激活函数(如:sigmoid函数,tanh函数)会导致梯度消失问题,初始权重设置太大会导致梯度爆炸
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- 深度学习：CNN RNN DNN 区别 卷积层或是LSTM单元
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