正如我们许多人所知，深度学习是一个蓬勃发展的技术和创新领域。理解它需要大量关于许多不同概念的信息。了解任何技术的基础知识对于更好地理解并避免实施过程中的失败非常重要。让我们在这篇文章中探讨深度学习的关键思想之一：梯度消失问题。
我们将发现梯度消失问题的确切性质、原因以及任何潜在的解决方案。在讨论消失梯度下降问题之前，我们有必要了解一些基本术语以及它们在深度学习中的使用方式。首先，我们介绍了一篇有关神经网络的文章，其中提供了概念的基本背景。
为了理解梯度下降的问题，我们还必须理解它的含义。简单解释一下，梯度下降决定了如果函数的输入发生轻微变化，函数的输出将发生多大变化。我们已经详细介绍了梯度下降及其基本应用。
什么是消失梯度下降问题？
当采用反向传播等基于梯度的训练技术时，可能会遇到称为梯度消失问题的问题。当更多具有特定激活函数的神经层添加到神经网络中时，损失函数的梯度接近 0，从而使网络难以训练。由于这个问题，网络早期级别的参数更难以理解和调整。
梯度消失问题的原因
当深度神经网络中损失函数的梯度接近零时，就会出现梯度消失问题，从而使其难以训练。这个问题可以通过使用 ReLU 或 ELU 等激活函数、LSTM 模型或批量归一化技术来缓解。
在执行反向传播时，我们更新每一层的权重，有时我们用于网络更新的梯度开始逐渐减小，梯度下降的这种非常小的变化提供了几乎可以忽略不计的权重变化。
梯度下降值达到零，权重更新中途停止。神经网络的初始层保持不变，这种方式会导致神经网络出现消失梯度下降问题。
当神经网络非常深且层数众多时，通常会出现此问题。在这种情况下，梯度下降在不归零的情况下到达第一层就变得具有挑战性。
此外，使用诸如 sigmoid 激活函数之类的激活函数来训练多层神经网络会产生输出的微小变化，从而导致消失梯度下降问题。（要了解有关 sigmoid 函数及其在图形上的表示的更多信息，请单击此处参阅本文。）
梯度消失问题的解决方案
- 避免梯度消失问题的一个简单解决方案是明智地选择激活函数，同时考虑神经网络的层数等因素。更喜欢使用 ReLU、ELU 等激活函数。
- 使用 LSTM 模型（长短期记忆）。它有一个额外的遗忘门，有助于解决梯度下降消失等问题。
- 执行批量归一化，因为它确保梯度下降不会太小而导致网络出现问题。为了更好地理解和了解它在Python编程语言中的实现，请点击这里。
结论
神经网络是一个庞大且具有挑战性的实施主题，但调整和训练这些网络更加困难。在重新调整权值的过程中会出现很多问题，在这篇文章中我们彻底了解了神经网络更新中面临的一个问题，即梯度消失问题。我们已经讨论了梯度消失问题的本质、导致梯度消失问题的原因以及该问题的解决方案是什么。
要学习更多有关深度学习和 Python 编程语言相关主题的详细且易于理解的文章，请访问此处。