100、深度学习中的张量方法：挑战与解决方案

深度学习中的张量方法：挑战与解决方案

1. 自动张量化的重要性

自动张量化旨在自动选择秩和分解方式，以压缩形式最优地近似预训练网络。在深度学习中，模型架构的优化选择和高效搜索是关键问题，而自动张量化的研究能在这方面产生重要影响。通过自动确定合适的秩和分解，可在减少模型参数的同时，尽可能保留预训练网络的性能，实现模型的高效压缩。

2. 训练中的数值问题及解决方法

2.1 数值问题与不稳定性

在深度学习中运用张量方法进行训练时，多数困难源于数值问题和不稳定性。例如，张量收缩的组合极易出现不稳定情况，如梯度消失或爆炸。当使用较低精度（如 int8）时，这个问题会更加突出。

2.2 解决方法

为解决这些问题，需要开发更有原则性的初始化方法，同时考虑能缓解该问题的结构。以下是一些具体的解决策略：
- 使用全精度 ：使用全精度（如 “float64”）可以缓解大部分此类问题，但现代深度学习框架更注重加速学习和推理，因此常牺牲精度。例如，通常采用降低精度（如 float32），或进行量化到 int16、int8 或二进制，这会加剧与数值稳定性相关的问题。
- 混合精度工具 ：混合精度工具（如 NVIDIA 的 Amp）可以在这方面提供帮助。具体来说，在不影响性能时使用降低精度，并应用自动损失缩放来防止小梯度值消失。
- 对数空间操作 ：如果设置允许仅使用正值，那么在对数空间中工作也是一种可行的方法，可以提高数值稳定性。
- 分解因子初始化