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PyTorch中如何应对梯度消失和爆炸问题
PyTorch中如何应对梯度消失和爆炸问题
pytorch
小樊
140
2024-03-05 18:37:54
栏目:
编程语言
梯度消失问题:
使用非饱和激活函数,如ReLU、LeakyReLU等
使用Batch Normalization来规范化网络的输入
使用较小的学习率
使用梯度裁剪,限制梯度的大小
梯度爆炸问题:
使用梯度裁剪,限制梯度的大小
使用权重正则化,如L1正则化、L2正则化
使用较小的学习率
初始化权重时可以使用Xavier初始化或He初始化
通过以上方法可以有效地减轻梯度消失和爆炸问题,提高训练的稳定性和效果。
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