深度神经网络中的梯度消失问题怎么解决
ResNets 是如何解决深度神经网络训练中的梯度消失和爆炸问题的?
当涉及到训练和部署使用ResNet的深度卷积神经网络时，蓝海大脑GPU服务器可提供强大的计算和显存资源来满足需求。蓝海大脑GPU服务器具有以下特点：配备最新一代的图形处理器（GPU），具备强大的并行计算能力，高效地处理ResNet的复杂网络结构和大量的训练数据。提供大容量的显存，以满足ResNet在训练和推理过程中到此结束了？。
1、梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。2、另外一种解决梯度爆炸的手段是采用权重正则化（weithts regularization）比较常见的是l1正则，和l2正则，在各个深度框架后面会介绍。
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1、梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。2、另外一种解决梯度爆炸的手段是采用权重正则化（weithts regularization）比较常见的是l1正则，和l2正则，在各个深度框架后面会介绍。
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率，对低频出现的特征采用低的更新率，对高频出现的特征采用高的更新率，因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。梯度更新规则：g(t,i)表示在t时刻目标函数对θ到此结束了？。
我们的做法是用计算机强大运算速度，暴力解决问题。好了，现在，暴力不是问题，要想出奇迹的关键就在于如何找到如何优化的规律。要想做优化，首先要明确目标，找到当前神经网络和期望结果之间的差距。从下图可以看到，随机设定的神经网络最终输出的是混乱的一层(被黄色线框标出),距离最右边我们期望只点亮神经元3的情况有帮助请点赞。
梯度在神经网络中的作用 -
利用一些改进的ReLU 可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU 和Leaky ReLU，这些都是ReLU 的变体。权重初始化在初始化权重的时候，使权重满足如下公式：G1noutiVar[w(i)]=1G1nioutVar[w(i)]=1 其中G1G1 是估计的激活函数的平均值，noutiniout 是第i 层神经网络上向外连接的是什么。
梯度消失与梯度爆炸原因均在于剪切范围的选择，选择过小的话会导致梯度消失，如果设得稍微大了一点，每经过一层网络，梯度变大一点点，多层之后就会发生梯度爆炸。为了解决这个问题，并且找一个合适的方式满足lipschitz连续性条件，作者提出了使用梯度惩罚（gradient penalty）的方式以满足此连续性条件。
神经网络为什么要有激活函数,为什么relu 能够防止梯度消失 -
增加网络的非线性能力，从而拟合更多的非线性过程。ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。一定程度是指，右端的不会趋近于饱和，求导数时，导数不为零，从而梯度不消失，但左端问题依然存在，一样掉进去梯度也会消失。所以出现很多改进的ReLU。
3)BN允许网络使用饱和性激活函数(例如sigmoid,tanh等),缓解梯度消失问题在不使用BN层的时候，由于网络的深度与复杂性，很容易使得底层网络变化累积到上层网络中，导致模型的训练很容易进入到激活函数的梯度饱和区；通过normalize操作可以让激活函数的输入数据落在梯度非饱和区，缓解梯度消失的问题；另外通过自适应学习与又等我继续说。
批归一化(Batch Normalization) -
通过规范化处理后的数据分布在0附近，图中为激活函数梯度最大值附近，较大的梯度在训练中收敛速度自然快。但是，关键问题出现了，分布在0附近的数据，sigmoid近似线性函数，这就失去了非线性激活操作的意义，这种情况下，神经网络将降低拟合性能，如何解决这一问题呢？作者对规范化后的(0,1)正态分布数据说完了。
事实上由于神经网络中参数(权重W和偏置b)通常较多，要想直接求解损失函数对这些参数的梯度，难度极大，所以在实际训练网络时，我们通常采用反向误差传播，即BP算法，巧妙地利用预测值与标签值的残差，从输出层到输入层反向地求解出损失函数对各层网络参数的梯度。