温馨提示×

PyTorch中如何应对梯度消失和爆炸问题

pytorch

小樊

173

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。

0 赞

0 踩

最新问答

相关问答

相关标签

产品服务

地区划分

专题活动

帮助支持

关于我们

售后咨询

7*24小时在线电话：400-100-2938

7*24小时在线 QQ：800811969

关注亿速云

亿速云公众号

手机网站二维码