深度学习训练难题：6大问题与实战解法

深度学习模型训练常见问题及解决方法

引言

在深度学习模型训练过程中，开发者常会遇到各种阻碍模型收敛或影响性能的问题。本文深入分析6大核心问题，通过数学原理解析、可视化图表和Python代码实现，提供系统解决方案。

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一、梯度消失与爆炸

问题描述

梯度消失：深层网络梯度接近0，底层参数无法更新
梯度爆炸：梯度指数级增长导致数值溢出

数学原理：
$$\frac{\partial L}{\partial W^{(k)}}=\frac{\partial L}{\partial y^{(n)}}\cdot \prod _{i=k}^{n-1}\frac{\partial y^{(i+1)}}{\partial y^{(i)}}\cdot \frac{\partial y^{(k)}}{\partial W^{(k)}}$$
当层数$n$增大时，连乘积项易引发指数衰减/增长。