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优化遇到的问题

梯度消失

问题描述：
        在反向传播过程中，梯度通过链式法则逐层传递时，如果梯度值过小（尤其是激活函数的导数小于1时），梯度会指数级衰减，导致浅层网络的权重几乎不更新，模型无法有效学习。

常见原因：

        使用饱和激活函数（如Sigmoid、Tanh），其导数在两端接近0。

        网络过深，梯度连乘后变得极小。

解决方案：

        使用ReLU、Leaky ReLU等非饱和激活函数：避免梯度因激活函数导数过小而消失。

        批量归一化（Batch Normalization）：稳定每层的输入分布，缓解梯度消失。

        残差连接（ResNet）：通过跳跃连接（Skip Connection）绕过非线性层，直接传递梯度。

        梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度范围，防止过小或过大。

        权重初始化：如He初始化、Xavier初始化，适配激活函数特性。

梯度爆炸

问题描述：
        与梯度消失相反，梯度值在反向传播中指数级增大（尤其是权重矩阵的范数大于1时），导致权重更新剧烈，模型无法收敛。

常见原因：

        权重初始化值过大。

        网络过深且梯度连乘后膨胀。

解决方案：

        梯度裁剪（Gradient Clipping）：设定阈值，强制截断过大的梯度。

        权重正则化（L1/L2）：限制权重的大小。

        使用更小的学习率：降低每次更新的步长。

        权重初始化调整：如Xavier/Glorot初始化。

鞍点问题

问题描述：

        在高维优化空间中，某些方向的梯度为0（局部最小值），但其他方向梯度不为0（如马鞍形状）。此时优化算法可能停滞。

原因：

        高维空间中鞍点比局部最小值更常见（尤其在大规模神经网络中）。

解决方法：

        使用动量优化器（如Momentum、Adam），利用历史梯度信息跳出鞍点。

        引入随机性（如SGD的小批量噪声可能帮助逃离鞍点）。

        二阶优化方法（如牛顿法，但计算成本高，较少用于深度学习）。

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解决方法

批梯度下降和小批量梯度下降法

        批梯度下降（Batch Gradient Descent）：其在更新参数时使用所有的样本来进行更新。对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理数据集，然后才能进行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理，如果数据集很大的时候，处理速度就会比较慢。

        小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）：每次同时处理固定大小的数据集。算法速度执行很快。如果每次处理一个样本，则变为随机梯度下降法(stochastic gradient descent）。

        

名称	优点	缺点
批梯度下降	对所有 m 个训练样本执行一次梯度下降，每一次迭代时间较长，训练过程慢;	相对噪声低一些，成本函数总是向减小的方向下降。
小批量梯度下降法	对每一个训练样本执行一次梯度下降，训练速度快，但丢失了向量化带来的计算加速:	有很多噪声，需要适当减小学习率，成本函数总体趋势向全局最小值靠近，但永远不会收敛，而 直在最小值附近波动。