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==원인== *'''순환 구조''' : RNN에서 시간 단계가 길어질수록 동일한 가중치 행렬이 반복적으로 곱해지며, 고유값이 1보다 큰 경우 기울기가 기하급수적으로 커진다. *'''깊은 네트워크''' : 층이 깊을수록 연속된 곱셈 연산으로 인해 기울기의 크기가 폭증할 수 있다. *'''부적절한 초기화''' : 가중치 초기값이 지나치게 크거나 학습률이 너무 큰 경우 발생 확률이 높아진다.
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