PyTorchにおいて勾配消失や爆発問題に対処する方法は何ですか？

1. 勾配消失問題:

1. ReLUやLeakyReLUなどの非飽和活性化関数を使用します。
2. Batch Normalizationを使用して、ネットワークの入力を規格化します。
3. 学習率を低く設定する。
4. 梯度クリッピングを使用して、勾配のサイズを制限します。

1. 勾配爆発問題:

1. 梯度の大きさを制限するために、勾配クリッピングを使用します。
2. 重み正則化の使用、例えばL1正則化やL2正則化
3. 小さい学習率を使う。
4. 重みの初期化には、Xavier初期化またはHe初期化を使用することができます。

上記の方法を使用することで、勾配消失や爆発の問題を効果的に軽減し、トレーニングの安定性と効果を向上させることができます。