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day4-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸

梯度消失：反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练

梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长

参数初始化方式

  1. 正态分布初始化

  2. Xavier初始化

假设某全连接层的输入个数为，输出个数为，Xavier随机初始化将使该层中权重参数的每个元素都随机采样于均匀分布

它的设计主要考虑到，模型参数初始化后，每层输出的方差不该受该层输入个数影响，且每层梯度的方差也不该受该层输出个数影响。

  1. 使用pre-trained的参数

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        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
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