Tensorflow(三十二) —— 梯度爆炸

本文介绍了如何在TensorFlow中通过梯度裁剪技术来避免梯度爆炸问题,通过实例演示了如何在训练过程中应用clip_by_norm函数,并结合实际课程进行讲解。
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Tensorflow(三十二) —— 梯度爆炸

解决方案

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# solve gradient exploding
with tf.GradientTape() as tape:
    logits = model(x)
    loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y,logits,from_logits=True)
grads = tape.gradient(loss,model.trainable_variables)
grads = [tf.clip_by_norm(g,15) for g in grads]

optimizer.apply_gradients(zip(grads,model.trainable_variables))

本文为参考龙龙老师的“深度学习与TensorFlow 2入门实战“课程书写的学习笔记

by CyrusMay 2022 04 16

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 深度学习梯度爆炸梯度消失的概念及解决方案 #### 一、梯度消失的原因及解决方案 在深度学习中,梯度消失是一个常见问题,特别是在处理深层神经网络时。当使用某些激活函数(如 sigmoid),由于其导数的最大值仅为 0.25,在反向传播过程中,随着层数增加,梯度会逐渐变小甚至接近于零[^5]。这使得权重更新变得极其缓慢,从而阻碍了模型的学习能力。 为了应对这一挑战,可以采取以下几种策略: 1. **更换激活函数** 使用 ReLU 或其他非饱和型激活函数替代传统的 sigmoid 和 tanh 函数。ReLU 的导数要么为 0 要么为 1,能够有效缓解梯度消失的问题[^3]。 2. **初始化技术改进** 应用合适的权重初始化方法,例如 Xavier 初始化或 He 初始化,有助于保持信号在整个网络传播过程中的稳定性,减少梯度消失的可能性。 3. **残差连接 (Residual Connections)** 利用跳跃连接结构(skip connections),允许梯度绕过一些层直接传递到更前面的层,显著改善了深网中的梯度流动情况。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation model = tf.keras.Sequential([ Dense(64), Activation('relu') # 替代sigmoid以减轻梯度消失 ]) ``` --- #### 二、梯度爆炸的原因及解决方案 相对于梯度消失而言,梯度爆炸指的是在网络训练期间,参数的梯度过大而导致数值不稳定的现象。这种情况通常发生在循环神经网络(RNNs)或者非常深的前馈网络中,因为较长的时间跨度内的累积误差可能会被放大许多倍。 以下是几个有效的解决办法: 1. **梯度裁剪 (Gradient Clipping)** 设置一个最大范数值作为界限,一旦检测到当前批次下的梯度超过了这个范围,则按比例缩放整个梯度向量使其满足约束条件[^4]。这种方法简单高效,广泛应用于序列建模领域。 2. **权重正则化 (Weights Regularization)** 添加 L1/L2 正则项至目标函数里,通过对较大的权重施加惩罚来抑制极端值的增长趋势,间接达到控制梯度的目的。 3. **门控机制引入** 对于 RNN 类架构来说,采用 LSTM 或 GRU 这样的单元设计能很好地管理长期依赖关系并遏制潜在的梯度失控风险。 ```python optimizer = tf.keras.optimizers.SGD( clipvalue=0.5 # 实现梯度裁剪功能 ) lstm_model = tf.keras.models.Sequential() lstm_model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=128)) # 引入LSTM单元规避梯度爆炸 ``` --- ### 总结 无论是梯度消失还是梯度爆炸,都属于优化难题范畴,严重影响模型性能提升效率。通过合理调整算法组件配置——包括但不限于选用恰当激活函数、实施科学合理的初始化手段以及运用先进的规范化措施等途径,均能在不同程度上克服上述障碍,推动深度学习项目顺利开展[^1][^2].
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