我正在使用PyTorch和autograd构建我的神经网络架构。这是一个具有单一输入和输出的三层小型网络。假设我需要基于某些初始条件预测某个输出函数，并且我在使用自定义损失函数。

我遇到的问题是：

1. 我的损失最初会收敛，但最终梯度消失。

2. 我尝试了sigmoid激活和tanh。tanh在损失收敛方面表现得稍微好一些。

3. 我尝试使用ReLU，但由于我的神经网络中没有太多权重，权重会变为死权重，无法得到好的结果。

除了sigmoid和tanh之外，是否还有其他激活函数可以很好地处理小型神经网络中的梯度消失问题？有什么其他建议我可以尝试的吗？

回答：

在深度学习领域，ReLU通常比其他激活函数更受欢迎，因为它克服了梯度消失问题，使模型能够更快地学习并表现得更好。但它也可能有一些缺点。

ReLU死亡问题

ReLU死亡问题是指当大量的ReLU神经元只输出0值时的情景。当大多数这些神经元返回0值时，梯度在反向传播过程中无法流动，权重不会得到更新。最终，网络的大部分变得不活跃，无法继续学习。

什么导致ReLU死亡问题？

• 高学习率：如果学习率设置得太高，新权重有很大机会会落在负值范围内。
• 大的负偏置：大的负偏置项确实可能导致ReLU激活的输入变为负值。

如何解决ReLU死亡问题？

• 使用较小的学习率：在训练过程中降低学习率可能是一个好主意。

• ReLU的变体：Leaky ReLU是一种常见的有效方法，可以通过在负值范围内添加一个小的斜率来解决ReLU死亡问题。还有其他变体，如PReLU、ELU、GELU。如果您想深入了解，请查看这个链接。

• 修改初始化程序：已经证明，使用随机不对称初始化可以帮助防止ReLU死亡问题。请查看arXiv论文了解数学细节。

来源：

ReLU的实用指南

ReLU变体

ReLU死亡问题