深度学习中的饱和神经元与梯度消失问题及解决策略

### 深度学习中的饱和神经元与梯度消失问题及解决策略 在深度学习领域，训练模型时常常会遇到各种挑战，其中饱和神经元和梯度消失问题是影响模型学习效果的重要因素。本文将深入探讨这些问题，并介绍一些有效的解决方法。 #### 1. 训练示例与TensorFlow的应用 在进行深度学习实验时，我们会挑选训练示例。值得注意的是，使用TensorFlow实现数字分类应用非常简单。借助TensorFlow框架，我们能够在控制代码规模的同时，研究更高级的技术。接下来，我们将描述一些在深度网络中实现学习所需的技术，之后就可以进行首次深度学习实验了。 #### 2. 饱和神经元与梯度消失问题 在实验过程中，我们对学习率参数和权重初始化范围进行了看似随意的更改。例如，在感知机学习示例和异或（XOR）网络中，我们使用的学习率为0.1，而在数字分类中使用的是0.01。对于权重，XOR示例使用的范围是 -1.0 到 +1.0，数字示例则使用 -0.1 到 +0.1。 要理解为什么有时让网络学习很有挑战性，我们需要详细研究激活函数。图展示了两个S形函数：双曲正切（tanh）和逻辑Sigmoid函数。这两个函数在特定的z区间之外基本是水平直线。 学习过程中，我们通过计算误差函数的导数来确定调整哪些权重以及调整的方向。当输入到激活函数的z值在图表所示的小范围内时，输入的微小变化会影响输出；但当z值为较大的正数或负数时，输入的变化不会影响输出，此时神经元处于饱和状态。 饱和神经元会导致学习完全停止。在使用反向传播算法计算梯度时，我们将误差反向传播通过网络，其中一部分过程是将损失函数的导数与激活函数的导数相乘。当z值的绝对值很大时，激活函数的导数为0，这意味着没有误差会反向传播，权重也不会得到调整。即使神经元没有完全饱和，导数小于0，多层相乘后梯度也会趋近于0，这就是梯度消失问题。 #### 3. 避免饱和神经元的初始化和归一化技术 为了防止或解决饱和神经元问题，常用的三种技术是权重初始化、输入标准化和批量归一化。 - **权重初始化**：避免饱和神经元的第一步是确保神经元一开始就不饱和，这就是权重初始化的重要性所在。不同示例中，神经元的实际参数差异很大。例如，XOR示例中隐藏层的神经元有三个输入（包括偏置），而数字分类示例中隐藏层的神经元有785个输入。如果权重较大，输入数量多很容易导致加权和在正负方向上大幅波动。因此，当神经元有大量输入时，将权重初始化为较小的值可以增加输入到激活函数接近0的概率，从而避免饱和。 两种流行的权重初始化策略是Glorot初始化和He初始化。Glorot初始化适用于基于tanh和Sigmoid的神经元，He初始化适用于基于ReLU的神经元。这两种初始化方法都考虑了输入数量，Glorot初始化还考虑了输出数量。它们都有基于均匀随机分布和正态随机分布的两种形式。 在TensorFlow中，我们可以使用初始化器从均匀随机分布初始化权重。例如： ```python initializer = keras.initializers.glorot_uniform() initializer = keras.initializers.he_normal() ``` 如果不需要调整参数，也可以直接将初始化器的名称作为字符串传递给创建层的函数，如： ```python model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(25, activation='tanh', kernel_initializer='glorot_unifo ```