引言 在深度学习领域，梯度消失难题一直是困扰研究者、工程师一大难题，梯度消失是指在训练深度神经网络时，反向传播过程中，早期层梯度逐渐趋近于零现象，这会导致网络难以学习到有用信息，从而影响模型整体性能，本文将祥明介绍梯度消失原因及其搞定方法，并探讨几种常见搞定策略。
引言
在深度学习领域，梯度消失难题一直是困扰研究者、工程师一大难题，梯度消失是指在训练深度神经网络时，反向传播过程中，早期层梯度逐渐趋近于零现象，这会导致网络难以学习到有用信息，从而影响模型整体性能，本文将祥明介绍梯度消失原因及其搞定方法，并探讨几种常见搞定策略。
什么是梯度消失
在神经网络中，反向传播算法用于更新权重以最小化损失函数，可是，在某些情况下，特别是当激活函数选择不当或网络结构设计不合理时，早期层梯度会变得非常小甚至趋近于零，这种现象被称为梯度消失。
梯度消失原因
激活函数选择不当
常见激活函数如Sigmoid、Tanh会导致梯度消失难题，Sigmoid函数输出范围为〔0,1〕，其导数在接近0或1时非常小；而Tanh函数输出范围为〔-1,1〕，其导数在接近-1或1时也较小，这两种激活函数都容易导致早期层梯度迅捷衰减。
网络深度影响
伴随网络层数增加，信号从输入层传递到输出层过程中会被多次线性变换、非线性变换所稀释，使得到达较深层信息量逐渐减少，这种现象称为“vanishing gradient problem”，即深层网络中权重更新变得非常缓慢甚至停滞不前。
如何搞定梯度消失难题
针对上述原因所引发难题，咱们可以通过调整激活函数、改良网络结构、采用特定技术手段等方法来缓解甚至消除这一现象。
运用ReLU激活函数
ReLU〔Rectified Linear Unit〕是一种简单非线性激活函数，在输入大于0情况下返回输入值本身，在输入小于等于0情况下返回0。与Sigmoid、Tanh相比，ReLU具有以下优点：
无饱、区：当输入大于0时不会出现饱、区导致导数值接近于零情况。
计算效能高：相比于其他非线性激活函数更节省计算资源。
避免vanishing gradient难题：对于正输入值而言ReLU可以维系较高导数值。
于是运用ReLU作为激活单元能够有效缓解甚至避免vanishing gradient难题，并且还能提升训练速度。
运用LSTM〔长短期记忆单元〕
LSTM是一种特殊循环神经网络〔RNN〕，它通过引入门控机制来控制信息流过隐藏状态过程，在处理长序列数据时表现出良好性能。
与传统RNN相比：
LSTM具有三个门控机制：遗忘门、输入门、输出门；
它能够有效地捕捉长期依赖关系；
在处理序列数据时比传统RNN更不容易出现gradient vanishing或exploding难题。
于是LSTM特别适用于处理文本分类、机器翻译等任务中包含大量时间依赖关系数据集。
其他技术手段
除上述两种方法外还有其他一些技术手段可以用来搞定gradient vanishing难题：
Batch Normalization〔批量归一化〕
批量归一化通过对每个mini-batch中特征实行准则化操作来安定隐藏节点之间连接权重分布，并通过添加额外学习参数来实行对模型内部统计特性调整。
这样可以加速收敛过程并提高模型泛化本事；
Dropout〔丢弃法〕
Dropout是一种常用正则化技术，在训练过程中随机地将一部分神经元置为零以防止过拟合；
这种方法通过增加模型多样性从而提高泛化性能；
Gradient Clipping〔梯度裁剪〕
当某个隐藏层累积误差过大时会导致相应权重更新变得过大或者过小从而造成gradient exploding或者vanishing现象；
通过设置一个阈值限制每一步迭代中权重更新最大幅度可以有效避免这种情况发生；
结论
总体上看，在设计、训练深度学习模型时须要充分探究大概遇到各类挑战并采取相应措施实行预防或搞定；对于已存在难题则应根据具体情况灵活选择合适搞定方案以达到最佳效果；同时也要关注最新研究进展、技术进步以便火速改良自己工作流程并提升整体博弈力。
