PyTorch中如何应对梯度消失和爆炸问题

1. 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

2. 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。