你知道哪些深度学习缓解梯度消失和梯度爆炸的方法？

Question

如题所述

Answer 1

深度学习中常用的方法有:

权值衰减（Weight Decay）: 在损失函数中加入权值参数的L2范数正则化项，可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。

批标准化（Batch Normalization）: 在网络的每一层的前后都加入批标准化层，能够有效地控制参数的分布，缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。

ReLU激活函数: 使用ReLU激活函数可以更好地解决梯度消失的问题。

采用残差网络（Residual Network）: 采用残差网络能够加速训练过程，同时可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。

引入Dropout: 在训练过程中随机丢弃部分神经元，能够有效地防止过拟合，同时可以缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。