【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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#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：

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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

1293

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

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

2677

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。

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LlamaFactory可视化微调大模型 - 参数详解

我码玄黄的博客

07-10

2056

是一个用于微调大型语言模型的强大工具，特别是针对LLaMA系列模型。可以适应不同的模型架构和大小。支持多种微调技术，如全参数微调、LoRA）、QLoRA）等。还给我们提供了简单实用的命令行接口。支持多cpu训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度检查点、梯度累积等。支持混合精度训练，提高训练效率。本文不再赘述的安装过程在的webui里面，一切微调都是可视化，方便我们入手。我们可以不用了解每个参数背后的具体实现手段，但一定要知道每个参数的含义，大模型的微调不是一蹴而就，而是不断更新和优化。

为ChatGLM-6B模型的训练纪实：从数据集准备到LLamA-Factory的高效应用(二)

m0_74061452的博客

05-30

2646

LLamA-Factory 是一个高效的模型训练工具，支持多种大规模语言模型（如LLaMA、ChatGLM等）的微调。该工具集成了增量预训练、指令监督微调、奖励模型训练等多种方法，支持多种精度和先进算法（如LoRA、QLoRA）。LLamA-Factory 提供丰富的实验监控工具（如TensorBoard、Wandb），并优化了训练和推理速度。通过结合多种模型和训练方法，LLamA-Factory 能显著提升训练效率和模型性能。详细内容请访问。

深度学习之梯度裁剪

daxuan1881的博客

02-23

786

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

1564

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

【强化学习】强化学习中，梯度剪裁是什么？

wq6qeg88的博客

11-25

1259

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

2360

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

08-31

《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...

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

深度学习之循环神经网络（7）梯度裁剪

weixin_43360025的博客

10-06

1445

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

781

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 ...

深度学习中的裁剪梯度

泛红尘的博客

05-04

1272

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

1112

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

8565

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

最新发布

04-24

<think>嗯，用户现在想了解强化学习中梯度剪裁的作用和方法。我需要先回顾一下梯度剪裁的基本概念，然后再具体到强化学习的应用场景。首先，梯度剪裁是什么？我记得在深度学习中，梯度剪裁主要用于防止梯度爆炸，通过限制梯度的大小，使得训练过程更稳定。不过强化学习中的梯度更新可能有不同的特点，需要特别注意。用户提到了三个引用，其中引用[2]和引用[3]直接和强化学习相关。引用[2]里提到在强化学习算法中，通常在优化器更新参数前进行梯度剪裁，比如使用PyTorch的clip_grad_norm_方法。而引用[3]提到了DAPO算法，涉及解耦剪裁和动态采样策略优化，这可能是一种具体的应用方法。需要把这些信息整合到回答中，但要注意用户的问题是关于梯度剪裁的作用和方法，而不是具体算法细节。接下来，我需要确定梯度剪裁在强化学习中的具体作用。根据一般知识和引用内容，作用应该包括防止梯度爆炸、稳定训练过程、适应策略更新的特点。比如在策略梯度方法中，策略的突然变化可能导致梯度大幅波动，剪裁可以缓解这个问题。然后是方法部分，用户可能想知道常用的技术有哪些。引用[2]中的范数剪裁（如L2范数）是一个典型方法，通过设定阈值来限制梯度的大小。另外，逐层剪裁可能在某些情况下使用，针对不同网络层的梯度进行调整。还有动态调整阈值的方法，比如根据训练情况自动调整，这可能和引用[3]中的动态采样策略有关，但需要确认是否属于梯度剪裁的范畴。用户可能还希望了解梯度剪裁的实现步骤，比如在强化学习的训练循环中何时应用，如何结合到代码中。引用[2]中的代码示例是一个很好的参考，应该在回答中提到，比如在计算损失和反向传播之后，优化器更新参数之前进行剪裁。还需要注意梯度剪裁与其他技术的结合，比如学习率调度，这在引用[1]中提到过。在强化学习中，可能同样需要将剪裁和学习率调整结合使用，以进一步稳定训练。可能用户的实际需求是在实际项目中应用梯度剪裁，所以需要给出具体的实现建议和注意事项。例如，如何选择阈值，如何监控梯度的大小，以及常见的陷阱，比如阈值设置不当导致的问题。最后，要确保回答结构清晰，分点说明作用和具体方法，并给出示例代码。可能还需要生成相关问题，比如梯度剪裁与其他优化技术的比较，或者在不同强化学习算法中的应用差异。</think>### 强化学习中梯度剪裁的作用与方法 #### 梯度剪裁的作用 1. **防止梯度爆炸** 在强化学习的策略优化中（如策略梯度方法），梯度可能因环境反馈的高方差或策略更新幅度过大而出现陡增。梯度剪裁通过限制梯度的最大模长（如$L_2$范数），避免参数更新步长失控[^2]。 2. **稳定训练过程** 强化学习的策略更新具有时序依赖性，梯度方向可能因样本相关性而剧烈波动。剪裁后，梯度方向仍保留信息，但更新幅度更可控，有助于优化器平稳收敛[^3]。 3. **适应策略更新的特点** 在Actor-Critic框架中，策略网络（Actor）和价值网络（Critic）的梯度可能相互干扰。通过剪裁，可以平衡两者的更新强度，防止某一方主导训练[^2]。 --- #### 梯度剪裁的具体方法 1. **全局范数剪裁** 计算所有参数的梯度$L_2$范数，若超过阈值$\tau$，则将梯度按比例缩放： $$ g_{\text{clipped}} = \frac{\tau}{\max(\|g\|, \tau)} \cdot g $$ PyTorch实现示例： ```python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` 2. **逐层剪裁** 对网络不同层单独设置阈值（如Transformer的注意力层和FFN层分开处理），适用于异构网络结构： ```python for layer in model.layers: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(layer.parameters(), max_norm=0.5) ``` 3. **动态阈值调整** 结合训练阶段动态调整阈值（如前期允许较大梯度，后期逐步收紧），需配合监控梯度统计量（如均值、方差）[^3]。 --- #### 梯度剪裁的典型实现步骤 ```python # 强化学习训练循环片段 for episode in episodes: states, actions, rewards = collect_trajectories(env, policy) loss = compute_loss(states, actions, rewards) optimizer.zero_grad() loss.backward() # 梯度剪裁关键步骤 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(policy_network.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() ``` --- #### 注意事项 - **阈值选择**：通常从$0.5$到$5.0$实验确定，Atari类任务常用$1.0$，连续控制任务可能需更小值 - **与学习率协同**：高学习率需配合较低剪裁阈值（如学习率$3e-4$时阈值设为$1.0$） - **监控工具**：使用TensorBoard记录梯度范数分布，验证剪裁是否有效激活 ---