梯度爆炸的解决方法：Gradient Clipping

最新推荐文章于 2024-10-07 15:58:59 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-07 15:58:59 发布 · 7.7k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了在深度学习中使用梯度裁剪(tf.clip_by_norm和tf.clip_by_global_norm)来解决梯度爆炸问题的方法。通过约束梯度大小，避免了因梯度过大导致的模型训练不稳定。
部署运行你感兴趣的模型镜像

随着神经网络层数的增多，会出现梯度消失或梯度爆炸问题。原因可以参考之前写过的文章。

针对梯度爆炸问题，解决方案是引入Gradient Clipping(梯度裁剪)。通过Gradient Clipping，将梯度约束在一个范围内，这样不会使得梯度过大。

在tensorflow 文档中，可以看到Gradient Clipping板块有五个函数。这里，我们仅仅介绍其中两个：tf.clip_by_norm(t,clip_norm,name=None)和tf.clip_by_global_norm(t_list,clip_norm,use_norm=None,name=None)

  • tf.clip_by_norm(t,clip_norm,name=None)
    参数说明： t: a tensor ; clip_norm: 阈值，即maximum L2-norm。
    如果 tensor的L2-norm大于clip_norm，则 t = t * clip_norm / l2norm(t)
    否则t = t
  • tf.clip_by_global_norm(t_list,clip_norm,use_norm=None,name=None)
    参数说明： t_list: multiple tensors; clip_norm: a clipping ratio; use_norm: 如果你已经计算出global_norm，你可以在use_norm进行指定。
t_list[i] = t_list[i] * clip_norm / max(global_norm,clip_norm)
where 
global_norm = sqrt(sum(l2norm(t)**2 for t in t_list))

Any of the entries of t_list that are of type None are ignored.
This is the correct way to perform gradient clipping (for example, see R. Pascanu, T. Mikolov, and Y. Bengio, “On the difficulty of training Recurrent Neural Networks”. http://arxiv.org/abs/1211.5063)

通过介绍这两个函数，可以意识到tf.clip_by_global_norm(t_list,clip_norm,use_norm=None,name=None)更慢一些，因为它需要等所有的梯度都求出来才可以进行梯度截断。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

梯度消失和梯度爆炸问题及解决办法
weixin_38410551的博客
11-12 988
梯度消失和梯度爆炸都是由于网络层数太深引起的。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/3f35e555d5ba#activation
梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
浩瀚之水的专栏
03-31 1223
梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是深度学习中常见的问题，特别是在训练深度神经网络时。它们会影响模型的训练效果和稳定性。
基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient
09-18
今天小编就为大家分享一篇基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
梯度爆炸和梯度消失的原因及解决办法
m0_64665859的博客
06-03 2742
1.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.使用其他结构的RNNs，比如长短时记忆网络（LTSM），这是比较流行的做法。2.梯度截断：当梯度的模大于一定阈值时，就将它截断成为一个较小的数。梯度呈指数级增长，变的非常大，然后导致网络权重的大幅更新，使网络变得不稳定。1.权重衰减：通过给参数增加L1或L2范数的正则化项来限制参数的取值范围。梯度趋近于零，网络权重无法更新或更新的很微小，网络训练再久也不会有效果。
梯度爆炸的处理
weixin_38241876的博客
04-25 576
梯度爆炸的原因： 初始化权重过大 激活函数选择有误 学习率过大 解决梯度爆炸的方法： 重设初始化权值 重选激活函数 调小学习率 对梯度进行截断
【AI知识点】梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
AI完全体
10-07 1624
梯度消失（Vanishing Gradient） 和梯度爆炸（Exploding Gradient） 是神经网络训练中的常见问题，特别是在深层神经网络（DNN）或递归神经网络（RNN）中。这两者主要与反向传播算法中的梯度计算有关，它们会导致模型在训练过程中收敛困难，甚至无法正确学习。
gradient clipping
fu6543210的博客
05-17 6155
问题起与这篇知乎：训练到一定epoch之后，突然loss为Nan，其中一种方法说 梯度截断。我觉得我LSTM可能会出现这个问题。 https://www.zhihu.com/question/49346370 梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient） （1）梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层...
【梯度下降的梯度问题解决】：深层网络中的梯度爆炸与消失挑战应对
[【梯度下降的梯度问题解决】：深层网络中的梯度爆炸与消失挑战应对](https://velog.velcdn.com/images/crosstar1228/post/9db15a1d-6569-4172-8bef-321852753008/image.png) # 摘要 本文深入探讨了梯度下降法在...
【梯度消失|梯度爆炸】Vanishing Gradient|Exploding Gradient——为什么我的卷积神经网络会不好呢？
985小水博的摸鱼日常
09-15 1454
【梯度消失|梯度爆炸】学习笔记
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
hollyprince的博客
07-20 1万+
梯度消失和梯度爆炸的原因和解决办法
梯度爆炸与梯度消失及其解决方法
weixin_44835249的博客
05-11 923
在学习了解了深度学习中梯度消失和梯度爆炸的问题以及一些解决方法后想通过写一篇文章作为总结巩固。 梯度消失、爆炸的原因： 梯度消失和梯度爆炸可以看作是由于某种原因使得在优化过程中梯度变化到一个极端的值（很大的值或者很小的值），有两种比较常见的情况会出现该现象：一是网络结构深，二是采用的损失函数不够合理（比如sigmoid），梯度爆炸一般是出现在深层的网络结构中或者权值的初始值过大的情况下。下面分别讨...
梯度消失-爆炸常用解决方案
alex1801
08-17 1838
梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 1、预训练加微调 此方法来自Hinton在2006年发表的一篇论文，Hinton为了解决梯度的问题，提出采取无监督逐层训练方法，其基本思想是每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，此过程就是逐层“预训练”（pre-training）；在预训练完成后，再对整个网络进行
梯度爆炸和梯度消失以及解决方案
Ding_xiaofei的博客
07-25 3261
梯度爆炸和消失 两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的激活函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下，下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。 数学说明 参考博客 这边我做了做了一个两个隐层梯度的推导，看的出来层数逐渐变多，影响最大的便是权值w和激活函数，他们中的任意一个大于1或者小于1，连乘都会造成梯度的消失和爆炸。...
深度学习：梯度消失和梯度爆炸的解决方法
wsy的浮生
05-27 8668
转载：梯度爆炸、消失原因及解决方法 深度学习：梯度消失与爆炸 如何确定是否出现梯度爆炸？如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。 1. 重新设计网络模型        梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。使用更小的批尺寸对网络训练也有好处。另外也许是学习率过大导致的问题，减小学习率。 2. 使用 ReLU 激活函数
梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法
m0_48086806的博客
08-17 2180
梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法
梯度消失与梯度爆炸产生原因及解决方法
热门推荐
霜叶的博客
08-30 2万+
1 、什么是梯度消失和梯度爆炸 在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。 2、梯度消失、爆炸导致原因 2.1、从BP（反向传播原理）解释梯度消失和梯度爆炸 举例，一个简单的深层网络如下： 图中是一个四层的全连接网络，假设每一层网络激活后..
【小白学AI】梯度消失（爆炸）及其解决方法
忽逢桃林的博客
08-06 427
文章来自【机器学习炼丹术】 梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】. 1 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解： 这是每层只有1个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是sigmoid，然后我们想要更新b1这个参数。 按照大家都公认的符号来
梯度爆炸解决方法
最新发布
09-03
梯度爆炸是深度学习训练过程中可能遇到的问题，以下是一些常见的解决方法： ### 梯度裁剪（Gradient Clipping） 梯度裁剪是一种简单有效的方法，它通过限制梯度的大小来防止梯度爆炸。具体来说，当梯度的范数超过某个阈值时，将梯度进行缩放，使其范数不超过该阈值。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 1) ) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 模拟训练过程 loss = torch.randn(1) loss.backward() # 梯度裁剪 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() ``` ### 调整学习率 学习率过大可能会导致梯度爆炸，因此可以通过降低学习率来缓解这个问题。可以使用学习率调度器（Learning Rate Scheduler）在训练过程中动态调整学习率。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 1) ) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 定义学习率调度器 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 模拟训练过程 for epoch in range(100): loss = torch.randn(1) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() ``` ### 更换激活函数 某些激活函数（如Sigmoid和Tanh）在输入值较大时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。可以尝试使用一些具有更好梯度特性的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种。 ```python import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), # 使用ReLU激活函数 nn.Linear(20, 1) ) ``` ### 批量归一化（Batch Normalization） 批量归一化可以加速网络的训练，并且有助于缓解梯度爆炸和梯度消失问题。它通过对每一层的输入进行归一化，使得输入的均值为0，方差为1。 ```python import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear(10, 20), nn.BatchNorm1d(20), # 批量归一化层 nn.ReLU(), nn.Linear(20, 1) ) ``` ### 网络结构设计 合理的网络结构设计也可以避免梯度爆炸问题。例如，避免使用过深的网络，或者采用残差连接（Residual Connection）等技术。 ```python import torch import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ResidualBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out += identity out = self.relu(out) return out model = ResidualBlock(3, 64) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值