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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）。
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。 |
如果训练样本的大小比较小，如m<2000时，选择 batch 梯度下阵法;
如果训练样本的大小比较大，选择 Mini-Batch 梯度下降法。为了和计算机的信息存储方式相适应，代码在 mini-batch 大小为2的幂次时运行要快一些。典型的大小为26,27,28,29,mini-batch 的大小要符合CPU/GPU 内存。
指数加权平均
指数加权平均(Exponentially Weight Average)是一种常用的序列数据处理方式，属于梯度下降算法内部的优化，通常用在序列场景如金融序列分析、温度变化序列分析。
β越大，之前的数据影响越多，相当于求取平均利用的天数越多，曲线自然就会越平滑而且越滞后；反之，β越小，曲线越曲折。这些系数被称作偏差修正(Bias Correction)。
动量梯度下降
动量梯度下降(Gradient Descent with Momentum)是计算梯度的指数加权平均数，并利用该值来更新参数。整个过程为：
使用动量梯度下降时，通过累加过去的梯度值来减少抵达最小值路径上的波动，加速了收敛，因此在横轴方向下降得更快，从而得到图中红色或者紫色的曲线。当前后梯度方向一致时，动量梯度下降能够加速学习;
而前后梯度方向不一致时，动量梯度下降能够抑制震荡。
我们可以这样形象的理解，小球在向下运动过程中会有加速度，导致越来越快，由于的存在使得不会一直加速运行。