- 梯度消失问题：
- 使用非饱和激活函数，如ReLU、LeakyReLU等
- 使用Batch Normalization来规范化网络的输入
- 使用较小的学习率
- 使用梯度裁剪，限制梯度的大小
- 梯度爆炸问题：
- 使用梯度裁剪，限制梯度的大小
- 使用权重正则化，如L1正则化、L2正则化
- 使用较小的学习率
- 初始化权重时可以使用Xavier初始化或He初始化
通过以上方法可以有效地减轻梯度消失和爆炸问题，提高训练的稳定性和效果。
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PyTorch中如何应对梯度消失和爆炸问题
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