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引言 大模型训练是当下深度学习领域中热点难题,尤其是在自然语言处理、计算机视觉等领域应用中,可是,在训练过程中,常常会遇到梯度消失难题,这极大地限制模型性能、效果,本文将探讨梯度消失原因,并提出有效搞定方案,以协助提高模型训练效能、效果。
引言 梯度消失难题是深度学习中常见难题,它往往出现在深度神经网络训练过程中,当神经网络层数较多时,反向传播过程中梯度会逐渐减小,导致靠近输入层权重更新变得非常缓慢或接近不更新,从而阻碍模型学习本事,为搞定这个难题,研究者们提出各类方法、技巧,本文将祥明探讨梯度消失原因及搞定方法,并供应一些实用主张。