深度学习100问33:如何避免梯度消散

嘿，想避免梯度消散这个麻烦事儿，有几个妙招哦。
 
起首呢，选个好的“调味料”，也就是激活函数。不同的激活函数效果可不一样呢。像 ReLU 函数就很不错，它就像个锋利的小助手。当输入是正数的时候，它的梯度始终是 1，不会像有些传统激活函数那样，
在反向流传的时候梯度越来越小。
 
接着，得用符合的方法来“开场”，也就是初始化方法。就像玩游戏一开始要设置好状态一样。像 Xavier 初始化和 He 初始化这些方法，可以根据网络的结构自动调解权重的初始值，让信号在网络里能更好地流传，就像给信号铺了一条顺畅的路。
 
还有哦，可以在网络里修一些“捷径”，这就是残差连接。想象一下在一条长长的路上修一些小道，如许信号就可以直接从一层传到更深的层，不消经过很多多少层，就不会出现梯度慢慢消散的题目啦。
 
另外呢，用点“束缚邪术”，也就是正则化技能。这就像给神经网络加上一些规矩，防止它乱来。比如 L1 和 L2 正则化，可以限制权重的大小，不让权重变得太大导致梯度消散。而且正则化还能让模型更听话，不会乱猜，提高泛化能力。
 
最后，要调好“油门”，也就是学习率。学习率就像控制神经网络学习速率的开关。要是太大了，模型可能一下子就跑过头，错过最优解；要是太小了，模型就像蜗牛爬，慢得让人着急。合理设置学习率可以让模型练习得更稳定，淘汰梯度消散的风险。可以用一些聪明的自适应学习率优化算法，像 Adam、Adagrad 等，它们能根据模型的练习情况自动调解学习率，可知心啦。
 

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