问题

几种RNNs并不能很好的处理较长的序列。一个主要的原因是，RNN在训练中很容易发生梯度爆炸和梯度消失，这导致训练时梯度不能在较长序列中一直传递下去，从而使RNN无法捕捉到长距离的影响。

梯度消失

主要是因为网络层数太多，太深，导致梯度无法传播。本质应该是激活函数的饱和性。

梯度爆炸

梯度爆炸的时候，我们的程序会收到NaN错误。即DNN结果出现nan值？梯度爆炸，导致结果不收敛。

如在tf中运行到self.train_op = layers.optimize_loss(self.loss, tf.train.get_global_step(), optimizer=self.optimizer, learning_rate=self.learning_rate, clip_gradients=self.clip_norm)时出错：Found Inf or NaN global norm. : Tensor had NaN values

出错可能：

1 输入数据存在nan，需要run部分数据，或者通过tf.Print输出进入模型的features看看。

2 可能就是batch_size/学习率过大

[深度学习：学习率及如何调整]

[神经网络中的激活函数 ]

原因

前馈神经网络的梯度消失和爆炸

前馈神经网络（包括全连接层、卷积层等）可以表示为 ，那么网络输出对 W1 求偏导 ，这里 是相互独立的，一般不会有数值问题，主要问题在于激活函数的导数 f'在饱和区接近于零，导致梯度消失。

[神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸 - 知乎]

RNN网络中的梯度消失和爆炸

RNN的统一定义为    ht=f(xt,ht−1;θ)            (1)
其中ht是每一步的输出，它由当前输入xt和前一时刻输出ht−1共同决定，而θ则是可训练参数。在做最基本的分析时，我们可以假设ht,xt,θ都是一维的，这可以让我们获得最直观的理解，并且其结果对高维情形仍有参考价值。之所以要考虑梯度，是因为我们目前主流的优化器还是梯度下降及其变种，因此要求我们定义的模型有一个比较合理的梯度。我们可以求得：

 所以步数多了，梯度消失或爆炸几乎都是不可避免的，我们只能对于有限的步数去缓解这个问题。

RNN中梯度消失的含义：距离当前时间步越长，那么其反馈的梯度信号越不显著，最后可能完全没有起作用，这就意味着RNN对长距离语义的捕捉能力失效了。

[也来谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题 - 科学空间|Scientific Spaces] 

[偏导的链式法则]

[零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络][2.1 剃度弥散及梯度爆炸问题]

Lstm的梯度消失和爆炸

如果我们的任务比较依赖于历史信息，那么“遗忘门”ft就会接近于1，这时候历史的梯度信息也正好不容易消失；如果ft很接近于0，那么就说明我们的任务不依赖于历史信息，这时候就算梯度消失也无妨了。

Gru的梯度消失和爆炸

ref 推导和理论[也来谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题]

解决方案

共同方案

        bn [Batch-normalized 应该放在非线性激活层的前面还是后面？]。

梯度消失

1、改进模型。使用RNNs时，使用比如长短时记忆网络（LTSM）和Gated Recurrent Unit（GRU）。残差网络。

2、合理的初始化权重值。初始化权重，使每个神经元尽可能不要取极大或极小值，以躲开梯度消失的区域。

3、使用relu代替sigmoid和tanh作为激活函数。[Batch-normalized 应该放在非线性激活层的前面还是后面？]

梯度爆炸解决

1、权重衰减。减小学习率、减小batch size；可以通过减小学习率（梯度变化直接变小）、减小batch size（累积梯度更小）、 features规格化（避免突然来一个大的输入）。
2、加入gradient clipping；设置一个梯度阈值，当梯度超过这个阈值的时候可以直接截取。
3、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）。
4、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）。

[梯度裁剪及其作用 | 吴良超的学习笔记]
5、RNN用tanh而不是relu的主要目的就是缓解梯度爆炸风险。当然，这个缓解是相对的，用了tanh依然有爆炸的可能性。

[训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？ - 知乎]

from: 深度学习：梯度消失和梯度爆炸_-柚子皮-的博客-CSDN博客

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