避免梯度爆炸：使用批量归一化和批量梯度下降的方法_批归一化和梯度下降法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习模型训练过程中的梯度消失或者爆炸现象，是训练过程中经常出现的问题。为了解决这个问题，大量研究人员提出了许多方法来缓解梯度消失或爆炸，如权重初始化、丢弃法、正则化等。本文将介绍一种在深度学习领域里广泛使用的技巧——批量归一化（Batch Normalization）和批量梯度下降（BGD），并通过相关理论和实践案例给读者带来一些帮助。

2.基本概念术语说明

2.1 概念

（1）梯度消失

当一个函数的导数接近或等于零时，该函数的梯度就会变得很小，这样做会导致网络中的参数无法有效更新，从而使网络性能不好，甚至发生崩溃。这一现象被称作“梯度消失”或“vanishing gradient”。典型的表现形式是神经元输出值较小，并且随着输入参数的增加，输出值逐渐减少的情况。

（2）梯度爆炸

另一种现象叫做“梯度爆炸”，是指神经网络中某些层的参数更新幅度过大，使得损失函数在迭代更新参数时震荡不平稳。导致这种现象的原因是前向传播计算出的梯度太大，而反向传播传回的梯度修正值又很小。这就意味着每次迭代更新参数时，神经网络都在无意识地“喂养”自己，使得收敛速度慢，甚至陷入局部最小值的情况。

2.2 术语

• Batch Normalization: 批量归一化是一个对深度神经网络进行优化的技术。它可以用来加速收敛、防止梯度爆炸和消失、提高模型的健壮性。它的原理是在每一层对输入进行归一化，即让每个