【深度学习1】梯度剪裁

最新推荐文章于 2024-11-25 20:02:16 发布
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分类专栏： 学习 文章标签： 深度学习 神经网络 pytorch
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https://www.pianshen.com/article/57371204499/

梯度回传过程中可能会梯度消失或者爆炸，为了避免这种情况，设置一个梯度剪裁。

利用torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)完成。

参数1是模型参数，参数2是最大梯度范数，参数3是范数类型，默认为L2范数。

PS. 在train的过程中做这个，val和test过程中不做。

使用案例：

 

 

Python深度学习实践：梯度消失和梯度爆炸的解决方案
AI天才研究院
08-05 1168
Python深度学习实践：梯度消失和梯度爆炸的解决方案 1.背景介绍 1.1 深度学习的发展历程 1.2 深度学习面临的挑战
Tensorflow之梯度裁剪的实现示例
09-17
主要介绍了Tensorflow之梯度裁剪的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
深度学习之梯度裁剪
daxuan1881的博客
02-23 718
梯度剪裁的原因 神经网络是通过梯度下降来学习的。而梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加而变得越来越明显。如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。 例如：在反向传播中，假设第一层倒数乘以权重> 1，随着向前网络的传播的层数越多，梯度可能会越来越大。 （梯度消失相反） 所以需要梯度裁剪，避免模型越过最优点。 梯度裁剪的使用 常见的梯度裁剪有两种 确定一个范围，如果参数的gradient超过了，直接裁剪 根据若干个参数的gradient组成的的vector的L2 Norm进行裁剪
深度学习梯度裁剪策略及numpy实现
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
03-06 1408
神经网络是通过梯度下降来进行网络学习，随着网络层数的增加，"梯度爆炸"的问题可能会越来越明显。例如：在梯度反向传播中，如果每一层的输出相对输入的偏导 > 1，随着网络层数的增加，梯度会越来越大，则有可能发生 "梯度爆炸"。 如果发生了 "梯度爆炸"，在网络学习过程中会直接跳过最优解，所以有必要进行梯度裁剪，防止网络在学习过程中越过最优解。 本文实现了3中梯度裁剪策略，并与pytorch/paddle实现的方法进行对比。 一、clip by value 设置梯度范围为[-value, value
深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪
weixin_43360025的博客
10-06 1330
深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪1. 张量限幅2. 限制范数3. 全局范数裁剪梯度弥散  梯度爆炸可以通过梯度裁剪（Gradient Clipping）的方式在一定程度上的解决。梯度裁剪与张量限幅非常类似，也是通过将梯度张量的数值或者范数限制在某个较小的区间内，从而将远大于1的梯度值减少，避免出现梯度爆炸。  在深度学习中，有3种常用的梯度裁剪方式。 1. 张量限幅  直接对张量的数值进行限幅，使得张量W\boldsymbol WW的所有元素wij∈[min,max]w_{ij}\in[\text{m
深度学习基础----梯度裁剪
weiwei935707936的博客
10-16 752
背景： BP在产生的过程中：会产生梯度消失／梯度爆炸。　为了阻止这种情况发生 优点与缺点： 优点：简单粗暴 缺点：很难找到满意的阈值 代码： torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20) 参考：https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/7998196.html ...
【强化学习】强化学习中，梯度剪裁是什么？
wq6qeg88的博客
11-25 1089
梯度剪裁（Gradient Clipping）是一种常用的技术，用于限制神经网络训练中梯度的大小，以防止梯度爆炸（gradient explosion）。因此，梯度剪裁在强化学习中尤为重要，特别是在深度 Q 网络（DQN）、策略梯度方法（如 PPO、A2C）中。梯度剪裁是确保深度强化学习稳定性的重要工具，但选择适当的剪裁方式和阈值仍需根据具体任务调试和优化。梯度剪裁通过将梯度的大小限制在一个合理的范围内，避免梯度爆炸，确保训练过程的稳定性。在强化学习算法中，通常在调用。限制梯度的大小，防止梯度爆炸。
pytorch梯度剪裁方式
12-20
然而，梯度剪裁是一种简单而有效的策略，特别是在训练大型深度学习模型时。 总的来说，梯度剪裁是PyTorch中用于稳定训练、防止梯度爆炸的重要工具，通过合理设置`max_norm`和选择合适的`norm_type`，可以有效地控制...
深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题
码上飞扬的博客
05-28 2180
在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。
基于深度学习的梯度聚类SSD算法参数选择.pdf
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《基于深度学习的梯度聚类SSD算法参数选择》这篇文档主要探讨了在深度学习领域，特别是针对目标检测任务的Single Shot MultiBox Detector (SSD)算法的参数选取问题。SSD是一种高效的实时目标检测系统，它通过在一个...
深度学习中的裁剪梯度
泛红尘的博客
05-04 1078
在深度学习中，训练模型时通常使用反向传播算法来计算梯度，并使用梯度下降等优化算法来更新模型参数。然而，在某些情况下，梯度可能会变得非常大，导致模型不稳定甚至无法收敛。为了解决这个问题，我们可以使用梯度裁剪技术来限制梯度的大小。梯度裁剪的基本思想是在反向传播过程中，如果梯度的范数超过了一个预先设定的阈值，就将梯度裁剪到这个阈值之内。这样可以保证梯度的大小不会过大，从而提高模型的稳定性和收敛速度。
梯度裁剪方式介绍
weixin_46227276的博客
03-03 992
在深度学习模型训练过程中，梯度爆炸是一个常见问题，可能导致模型训练不稳定。梯度裁剪是一种常用的技术，用于限制梯度的值，防止训练过程中的不稳定性。飞桨提供了多种梯度裁剪方式，包括设置范围值裁剪、通过L2范数裁剪和通过全局L2范数裁剪。梯度裁剪是深度学习中处理梯度爆炸问题的重要技术。飞桨提供了灵活的梯度裁剪方法，用户可以根据实际需求选择合适的裁剪方式，以提高模型训练的稳定性和效果。
梯度剪裁
alex1801
03-03 8320
目录 1、梯度剪裁的原因 2、梯度裁剪的使用 2.1、固定阈值剪裁 2.2、根据参数的范数来衡量的 3、梯度裁剪的使用位置 梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。 1、梯度剪裁的原因 神经网络是通过梯度下降来学习的。而梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加而变得越来越明显。如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。例如：在反向传播中，假设第一层倒数乘以权重> 1，随着向前网络的传播的层数越多，梯度可能会越来越大。 （梯度消失相反）所以需要梯度裁剪，避免模型越过最优点。 下图，摘抄
梯度裁剪（Gradient Clipping）
ZacharyGz的博客
01-05 1万+
梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种在训练神经网络时常用的技术，它用于防止梯度爆炸问题。梯度爆炸是指在训练过程中，梯度的大小急剧增加，导致权重更新过大，从而使得模型无法收敛或者性能急剧下降的现象。为了避免这个问题，梯度裁剪通过设定一个阈值来限制梯度的大小。如果梯度超过这个阈值，它们将被缩放至阈值以内，从而避免了大的权重更新。这有助于控制梯度的大小，从而防止训练过程中出现数值问题。另外，如果您想要裁剪梯度的绝对值，而不是范数，可以使用。函数将模型参数的梯度范数限制在。在这个例子中，任何大于。
什么是梯度裁剪
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路过人间，一叶知秋
12-14 1万+
介绍梯度裁剪的原因和实现，实现方式和阅读材料均给出链接。
深度学习之梯度裁剪（Gradient Clipping）
weixin_43960370的博客
03-25 1106
第二中方法也更常见，对应于pytorch中clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)。如果所有参数的gradient组成的向量的L2 norm 大于max norm，那么需要根据L2 norm/max_norm 进行缩放。第一种方法，比较直接，对应于pytorch中的nn.utils.clip_grad_value(parameters, clip_value). 将所有的参数剪裁到 [ -clip_value, clip_value]
深度模型中的正则化、梯度裁剪、偏置初始化操作
梁小憨憨的博客
04-19 2573
最近调试代码，发现怎么调试都不行，就想着用一些优化方式，然后又不是很清楚这些优化方式的具体细节，然后就学习了一下，这里记录下来，方便以后查阅。
梯度爆炸和梯度裁剪（tensorflow）
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11-29 1165
https://blog.youkuaiyun.com/guolindonggld/article/details/79547284（TensorFlow教程——梯度爆炸与梯度裁剪） https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/79419365（梯度截断的tensorflow实现） https://www.imooc.com/article/42541（tens...
深度学习：梯度裁剪
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深度学习：梯度裁剪
RNN中的梯度剪裁
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用户可能是学生或者刚入门深度学习的研究者，需要理解为什么梯度剪裁重要以及如何应用。 首先，我得回顾之前的对话，之前详细介绍了激活函数的作用和选择，尤其是梯度消失和爆炸的问题。梯度剪裁通常是解决梯度爆炸...
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