神经网络根据梯度重采样

根据提供的引用内容，神经网络根据梯度重采样主要是为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，随着网络传播深度的增加，梯度的幅度急剧减小，导致浅层神经元的权重更新缓慢，无法有效学习。梯度爆炸则是指神经网络初始化的权值过大或学习率太大，导致梯度变得非常大。

为了解决这些问题，一种常用的方法是梯度重采样。梯度重采样的目的是通过一些技术手段调整梯度的幅度，以避免梯度过小或过大。其中一种方法是使用梯度裁剪，即限制梯度的范围，使其不会过大或过小。另一种方法是使用自适应学习率算法，如Adam优化算法，它可以根据梯度的情况自适应地调整学习率。

总之，神经网络根据梯度重采样是为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题，通过调整梯度的幅度，使其在合适的范围内，以提高网络的学习效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习中神经网络常见的梯度问题及优化](https://blog.csdn.net/mskdj/article/details/121775445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【深度学习】神经网络梯度优化](https://blog.csdn.net/weixin_42166222/article/details/115217132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]