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主要原因就是反向传播链式求导某项小于1（如使用sigmoid激活函数，其求导之后值\(\leq0.25\)），越深层次网络导数连乘越多，从而导致梯度消失，反之某项大于1会导致梯度爆炸，因此初始\(W\)过大会导致梯度爆炸。
如图所示，当\(\sigma\)激活函数的值太小，经过多层传播后会导致梯度消失；当\(w\)或者其他隐藏层计算的值太大，则导致梯度爆炸。
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神经网络梯度消失原因
时间：2024-02-26 16:58:42浏览次数：26
标签：导致 爆炸 梯度 消失 神经网络 求导
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