标签：函数 梯度 消失 解决方案 relu 参数 累乘 衰减

引自：http://www.mamicode.com/info-detail-2716063.html

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：

1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。

2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

标签：函数,梯度,消失,解决方案,relu,参数,累乘,衰减
来源： https://www.cnblogs.com/lyp1010/p/13333759.html

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