梯度爆炸解决方案——梯度截断(gradient clip norm)

本文介绍PyTorch中梯度裁剪的方法,包括clip_grad_norm_和clip_grad_value_函数的使用,以及如何在训练循环中正确实施梯度裁剪,以避免梯度爆炸或消失。

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如果梯度超过阈值,那么就截断,将梯度变为阈值

from torch.nn.utils import clip_grad_norm

pytorch源码

默认为l2(norm type)范数,对网络所有参数求l2范数,和最大梯度阈值相比,如果clip_coef<1,范数大于阈值,则所有梯度值乘以系数。

使用:

optimizer.zero_grad()        
loss, hidden = model(data, hidden, targets)
loss.backward()

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), args.clip)
optimizer.step()

python - How to properly do gradient clipping in pytorch? - Stack Overflow  https://stackoverflow.com/questions/54716377/how-to-properly-do-gradient-clipping-in-pytorch

但是,clip_grad_norm还不够狠,有时候失效,这个时候更狠的就出来了:

torch.nn.utils.clip_grad_value_(model.parameters(), number)

<think>嗯,用户问的是梯度消失和梯度爆炸的问题,以及解决方法。首先,我得回忆一下这两个概念的基本定义。梯度消失和梯度爆炸通常出现在深度神经网络的训练过程中,尤其是在使用反向传播算法的时候。梯度消失指的是在反向传播过程中,梯度越来越小,导致前面的网络层参数几乎不更新,训练效果差。而梯度爆炸则是梯度变得非常大,导致参数更新过大,模型无法收敛。 接下来,我需要考虑这两个问题的原因。梯度消失通常发生在激活函数的导数很小的情况下,比如sigmoid函数在输入值较大或较小时,导数趋近于零,这样多层叠加后梯度会指数级减小。梯度爆炸则可能因为权重初始化过大,或者激活函数的导数过大,导致梯度在反向传播时指数级增长。 然后,解决方法有哪些呢?常见的解决梯度消失的方法包括使用ReLU等替代激活函数,因为它们的导数在正区间为1,不会缩小梯度。还有Batch Normalization,通过规范化每一层的输入,缓解内部协变量偏移,从而稳定梯度。残差结构(ResNet)中的跳跃连接可以绕过某些层,让梯度直接传递,减轻消失问题。参数初始化方法如He初始化,根据激活函数调整初始权重,避免初始梯度过小或过大。梯度裁剪可以应对梯度爆炸,限制梯度的大小。至于优化器,像Adam有自适应学习率,可能帮助缓解问题。 梯度爆炸的解决方法类似,但更侧重于梯度裁剪和权重正则化,比如L2正则化惩罚大的权重,防止它们过大。同样,合适的初始化方法和Batch Normalization也有效。 需要注意,用户可能需要例子或更详细的解释,比如具体说明激活函数的选择如何影响梯度。或者为什么残差结构有效。可能还需要比较不同方法的适用场景,比如在哪些情况下使用ReLU比sigmoid更好,或者Batch Norm的实际操作步骤。 用户可能是刚开始学习深度学习的学生或开发者,遇到训练模型时的困难,所以需要明确解释问题原因和解决方案,避免使用过于专业的术语,同时确保方法具体可行。可能需要检查是否有遗漏的解决方法,比如LSTM处理序列模型中的梯度问题,或者更结构化的设计如DenseNet。 总之,回答要结构清晰,分点说明问题和解决方法,确保涵盖主要原因和多种解决方案,帮助用户全面理解并选择适合的应对策略。</think>梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的两类问题,主要与反向传播时梯度的传递方式有关。以下是详细解释和解决方案: --- ### **一、梯度消失(Vanishing Gradient)** **现象**:反向传播时,靠近输入层的梯度值趋近于零,导致浅层网络参数更新缓慢甚至停滞。 **原因**: 1. 激活函数导数过小(如 Sigmoid、Tanh 的饱和区) 2. 深层网络中梯度通过链式法则连乘后指数级衰减 3. 权重初始化不合理(如初始值过小) --- ### **二、梯度爆炸(Exploding Gradient)** **现象**:反向传播时,梯度值急剧增大,导致参数更新幅度过大,模型无法收敛。 **原因**: 1. 权重初始化不合理(如初始值过大) 2. 梯度通过链式法则连乘后指数级增长 3. 学习率设置过高 --- ### **三、解决方案** #### **1. 激活函数改进** - **ReLU 及其变体**: - ReLU(导数在正区间为1,避免梯度消失) - Leaky ReLU、PReLU(解决 ReLU 的“神经元死亡”问题) - **Swish**:平滑的激活函数,表现优于 ReLU(如:$f(x) = x \cdot \sigma(\beta x)$) #### **2. 权重初始化** - **Xavier初始化**:适用于 Tanh、Sigmoid 激活函数,根据输入输出维度调整初始权重范围 - **He初始化**:专为 ReLU 设计,初始权重方差为 $2/n$($n$ 为输入维度) #### **3. 批标准化(Batch Normalization)** - 对每层的输入做归一化,缓解内部协变量偏移(Internal Covariate Shift) - 公式:$$ \hat{x} = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \quad \text{(标准化后缩放平移)} $$ #### **4. 残差结构(ResNet)** - 引入跳跃连接(Shortcut Connection),允许梯度直接绕过深层网络传递 - 公式:$$ y = F(x) + x $$ #### **5. 梯度裁剪(Gradient Clipping)** - 针对梯度爆炸,设定阈值截断过大的梯度值 - 实现方式: ```python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` #### **6. 优化器选择** - **Adam**:自适应调整学习率,结合动量法,对梯度爆炸/消失有一定鲁棒性 - **RMSProp**:通过指数加权平均调整学习率 #### **7. 网络结构设计** - 限制网络深度,或使用分组卷积(Grouped Convolution)降低参数量 - 在 RNN 中使用 LSTM/GRU,通过门控机制缓解长序列梯度问题 --- ### **四、总结** | 问题 | 适用方案 | |--------------|--------------------------------------| | **梯度消失** | ReLU、残差结构、BatchNorm、He初始化 | | **梯度爆炸** | 梯度裁剪、Xavier初始化、Adam优化器 | 通过组合使用这些方法(如 ResNet + BatchNorm + He初始化),可显著改善深层网络的训练稳定性。
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