一、梯度爆炸

误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重。 在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。 网络层之间的梯度（值大于 1.0）重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸。 梯度爆炸引发的问题 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。

二、梯度梯度消失

某些情况下梯度趋近于0导致无法更新。

在某些情况下，梯度会变得非常小，有效地阻止了权重值的变化。在最坏的情况下，这可能会完全停止神经网络的进一步训练。例如，传统的激活函数(如双曲正切函数)具有范围(0,1)内的梯度，反向传播通过链式法则计算梯度。这样做的效果是，用这些小数字的n乘以n来计算n层网络中“前端”层的梯度，这意味着梯度(误差信号)随n呈指数递减，而前端层的训练非常缓慢。

传统的SGD算法

Momentum算法
参考链接：https://distill.pub/2017/momentum/
原文链接：On the importance of initialization and momentum in deep learning


从公式可以看出相对于SGD算法，Momentum算法吸取了之前梯度下降的信息


像传统的SGD就会卡在第三个小球那块，而Momentum算法，由于小球在之前的下降过程中，积攒了一些能量，有可能在学习中越过这个局部最优点。

paddlepaddleAPI代码：

百度深度学习API连接

对于学习率，一般训练越久步长应该越小，adagrad算法除以一个时间的根号，可以使学习率随着时间减少。
gt是当前梯度。
ot是之前梯度的累加，如果之前存在大梯度值，可以使这次更新步长减少。
百度API描述链接
最后附上课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1978