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使用梯度裁剪(Gradient Clipping):设置一个阈值,当梯度的值大于这个阈值时,将梯度裁剪为阈值大小,防止梯度爆炸。
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使用梯度检验(Gradient Checking):通过对模型的梯度进行数值估计来检查梯度计算的正确性,避免梯度消失或爆炸。
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使用更合适的激活函数:ReLU等激活函数可以缓解梯度消失问题,避免梯度消失或爆炸。
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使用更合适的初始化方法:使用Xavier初始化等方法可以有效地解决梯度消失或爆炸问题。
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使用Batch Normalization:通过规范化每层的输入,可以加速训练过程,减少梯度消失或爆炸问题的发生。
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使用残差连接(Residual Connections):在深层网络中添加残差连接可以帮助梯度更快地传播,减少梯度消失问题。
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使用更复杂的优化器:使用Adam、RMSprop等优化器可以更好地处理梯度消失或爆炸问题。
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调整学习率:适当地调整学习率可以减少梯度消失或爆炸问题的发生。
Brainstorm框架怎么处理梯度消失或爆炸问题
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