Для решения проблемы исчезновения градиента в машинном обучении можно использовать следующие методы:

• Пакетная нормализация. 1 Она нормализует входные данные каждого уровня, обеспечивая более согласованный поток градиента. 1
• Функции активации, которые не страдают от насыщения. 2 Например, выпрямленная линейная единица (ReLU) имеет постоянный градиент для положительных входных данных. 2
• Пропускные соединения. 12 Они позволяют градиенту обходить определённые слои во время обратного распространения, облегчая поток информации по сети. 1
• Отсечение градиента. 2 Устанавливается порог, и если градиенты превышают это значение, их масштаб меняется. 2

Для решения проблемы расширения градиента можно использовать следующие методы:

• Ограничение градиента. 1 Устанавливается максимальный порог для величины градиентов во время обратного распространения. 1 Любой градиент, превышающий пороговое значение, ограничивается этим значением, предотвращая его неограниченный рост. 1
• Нормализация партии. 1 Этот метод нормализует активации в каждой мини-партии, эффективно масштабируя градиенты и уменьшая их дисперсию. 1