ROIPool和ROIAlign都是按照Region 梯度爆炸原因 of Interest 来对输入特征映射作出处理的操作，用于对输入特征映射输出的结果进行缩放，使得输出的维度固定。 4、选取较小的网络：使用较小的网络，可以让模型更具有针对性，更容易检测出前景目标，避免对于背景的过度识别。 表示模型的输出（不同类别的输出可能不同），表示各个类别的累加和，最终输出的概率值范围为 0 到 1（即归一化后的结果）。 Softmax 函数：Softmax 函数可以把神经元的输出映射到 0 到 1 之间，并且各个神经元的总和为 1，常用于多分类问题。 注：在WGAN中也有梯度剪切限制操作，但是和这个是不一样的，WGAN限制梯度更新信息是为了保证lipchitz条件。 Suffle即洗牌的意思，如果我们在数据加载阶段将Shuffle参数设置在True，那么在神经网络的读取数据的时候，将会打乱顺序去读取，也就是不按照数据的排列顺序去读取。
粮食汽爆过程中，在160～240℃的高温高压下会发生美拉德反应，赋予酿酒原粮一种舒适、幽雅的烘焙粮香风味，随蒸馏而进入酒体，形成独特的粮香风格，有助于酒体陈香味的快速形成。 以小麦为例，当其汽爆的最佳压力为2.2 MPa时，对不同初始含水量的小麦进行汽爆，其哑籽率见图15。 粮食脱皮比率，指汽爆后纯种皮占粮食总量的质量百分比，可侧面反映粮食汽爆效果。 将高粱、小麦、玉米等有种皮包裹的粮粒，在不同压力下分别进行脱皮比率测定。
梯度爆炸原因: 问题
所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题，在数学上，很自然的就会想到使用梯度下降来解决。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f (非线性来自于非线性激活函数），因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数。 梯度爆炸原因 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 最后 近年来，神经体系结构变得越来越大，拥有数十亿个参数。 因此，主要的挑战之一是获得快速收敛的训练算法，这可以通过使用自适应函数来实现（尽管它们的计算成本很高）。 它们在分类和回归机器学习任务中都有较高的表现。
1、过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合 机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这… 根据链式相乘(反向传播)可得，则前面的网络层比后面的网络层梯度变化更快，很容易发生梯度爆炸的问题。 如果使用sigmoid作为激活函数，其梯度是不可能超过0.25的，而我们初始化的网络权值通常都小于1，因此，因此对于上面的链式求导，层数越多，求导结果越小。 梯度爆炸原因 本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的… 在这边我主要介绍分层预训练后微调、梯度限制和正则、激活函数的变更、BatchNorm以及残差结构这5种方法。
梯度爆炸原因: 梯度弥散和梯度爆炸
Batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。 从神经网络的发展过程中，有一个问题困扰了很多人，也是神经网络发展道路上的一大绊脚石。 本文主要深入介绍梯度消失、爆炸的产生原因和目前的一些解决方案，让大家对于梯度消失、爆炸的现象能够有更深的理解。 其中有些知识相对基础，大家可以根据需求进行跳跃阅读。
ReLU 函数：优点是在 0 处有断点，可以快速收敛，计算速度快，并且不会出现梯度消失的问题；缺点是在 0 之下的区域不激活，可能会出现梯度爆炸的情况。 BN就是通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法，消除了权重参数放大缩小带来的影响，进而解决梯度消失和爆炸的问题，或者可以理解为BN将输出从饱和区拉到了非饱和区。 ReLU函数在定义域大于0部分的导数恒等于1，这样可以解决梯度消失的问题，（虽然恒等于1很容易发生梯度爆炸的情况，但可通过设置适当的阈值可解决）。 如relu激活函数，当输出大于0时，其梯度总是1。 这也就解决了因为激活函数导致的梯度消失的问题。
梯度爆炸原因: 梯度消失问题简介
4、小批量梯度下降是每次迭代使用一小部分样本点来更新参数，样本点是随机选取的，比较节省计算资源，可以比较快速地收敛。 3、随机梯度下降是每次迭代使用一个样本点来更新参数，样本点是随机选取的，每次迭代只需要计算一个样本点的梯度，收敛效果比普通梯度下降慢一点，但是比较节省计算资源。 3、ResNet 是2015 ILSVRC比赛的获胜者，由 Kaiming He 等人提出，它首次提出了残差模块，通过跳跃连接将上游的特征融合到下游特征中来提高网络的深度，从而提升网络性能，这种跳跃连接使得网络深度增加而不会出现梯度消失现象。 激活函数（Activation Function）是神经网络中重要的组成部分，它可以把一个实数值信号转换为另一个实数值信号，用于处理神经网络中的输入和输出。 LSTM全称是长短期记忆网络（long-short term memory networks），LSTM的结构设计可以改善RNN中的梯度消失的问题。 主要原因在于LSTM内部复杂的“门”，如下图所示。
- 由图15可知，粮食初始含水量大于20%时，直接明显地影响其汽爆效果，水分越大越难爆开。
- 目前，通过控制HMX 的结晶速率，已获得α、β、γ 和δ 4 种晶型。
- 通过不断迭代直到到达损失函数的全局最小点或者局部最小点。
- 需要说明的是，本研究的相变过程只是非静水压环境下HMX 诸多相变路径中的一种，后续将继续对HMX 在非静水压环境下的其他相变路径进行探讨，并对HMX 晶体的相变规律进行总结。
- （2）根据输出层的预测结果和真实的样本标签计算误差函数值，并利用后向传播算法将误.
再来说RNN：RNN的特殊性在于，它的权重是共享的。 梯度爆炸原因 式子的第一个因子 ∂loss∂xL 表示的损失函数到达 L 的梯度，小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度，而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层，梯度不是直接传递过来的。 残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。 Tanh’，还需要网络参数 W ，如果参数 W 中的值太大，随着序列长度同样存在长期依赖的情况，那么产生问题就是梯度爆炸，而不是梯度消失了，在平时运用中，RNN比较深，使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。
梯度爆炸原因: ( 梯度剪切：对梯度设定阈值
可以看到，最浅的那个隐含层，梯度更新的速度，是非常小的。 从图像中我们可以看出tanh比sigmoid的梯度值要高，不过值也是小于1的，两边也会出现饱和，也会引起梯度消失的现象。 但是relu也存在缺点：即在$z$小于0时，斜率即导数为0，因此引申出下面的leaky relu函数，但是实际上leaky relu使用的并不多。 实验2 测得的高压拉曼光谱如图7 和图8 所示。 由图7 可知，当压力加载到5.1 GPa 时，HMX 发生相Ⅰ→相Ⅱ的相变，且相Ⅱ一直保持至15.8 GPa。 奥克托今（octahydro-1, 3, 5, 7-tetranitro-1, 3, 5, 7-tetrazocine，HMX）作为一种性能优良的高能炸药，已在弹药装药中广泛使用。
所以，通过更换其他激活函数可以避免这个问题。 梯度爆炸原因 之前介绍了梯度消失、爆炸现象的来源，但是很多人可能对于为什么梯度可能会随着层数的增加而快速减小或增大。 在开始讲循环神经网络之前，我们可以简单来回顾一下前向神经网络的知识点，因为这一块的知识是有一些互通的呢（请戳《一文理清 深度学习前馈神经网络》）。
梯度爆炸原因: 正则化
接下来我们就来实际看一下梯度消失和梯度爆炸出现的原因。 本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度… 此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优，此方法有一定的好处，（其实Bert-Finetune就是这个原理）。 梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：①模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化；②训练过程中，在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致模型损失变成 NaN等等。 初始化会对深度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响。
