梯度裁剪的概念

最新推荐文章于 2025-05-21 12:58:24 发布
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分类专栏： 理论知识
博客主要提及梯度裁剪概念，内容转自https://blog.youkuaiyun.com/y12345678904/article/details/79581550 ，但未给出梯度裁剪具体信息。

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转自https://blog.youkuaiyun.com/y12345678904/article/details/79581550
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梯度消失、梯度爆炸、过拟合问题之神经网络应对方案：数据预处理、批量归一化、非饱和激活函数、梯度缩放和梯度裁剪、权重初始化、提前终止、集成学习、l1l2、Dropout
data+scenario+science+insight
06-29 297
梯度消失、梯度爆炸、过拟合问题之神经网络应对方案 目录 梯度消失、梯度爆炸、过拟合问题之神经网络应对方案 梯度消失和梯度爆炸 数据预处理 批量归一化Batch Normalization 梯度消失和梯度爆炸 非饱和激活函数 梯度缩放（Gradient Scaling）和梯度裁剪（Gradient Clipping） 权重初始化（Xavier+He初始化）： 提前终止（Early Stopping） L1L2正则化 集成学习（深度森林、多模型集成）： Dropout和Dropconn
梯度裁剪的数学基础与理论分析
AI天才研究院
01-04 965
1.背景介绍 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种常用的深度学习优化技术，主要用于解决梯度爆炸（Exploding Gradients）和梯度消失（Vanishing Gradients）的问题。在深度学习中，梯度是用于优化模型参数的关键信息，但是随着迭代次数的增加，梯度可能会逐渐膨胀或者衰减，导致训练效果不佳。梯度裁剪的核心思想是通过
什么是梯度裁剪
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路过人间，一叶知秋
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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。
梯度裁剪详解与从零实现
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小白的博客
05-21 1161
梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种在神经网络训练中用于防止梯度爆炸的技术。它通过限制梯度的大小或范数，确保参数更新幅度不会过大，从而提升训练稳定性。主要方法包括按范数裁剪和按值裁剪。按范数裁剪通过计算梯度的L2范数并缩放梯度至预设阈值，保持梯度方向不变；按值裁剪则直接限制每个梯度元素的取值范围。梯度裁剪的优点包括防止梯度爆炸、允许更大的学习率以及广泛的适用性，但也存在超参数敏感、可能改变梯度方向以及额外计算开销等缺点。实现梯度裁剪可以通过手动计算梯度范数或直接调用PyTorch内置函数完成
RNN梯度裁剪
weixin_42203572的博客
02-13 1938
RNN梯度裁剪   最近抗疫在家蹲监狱，恰巧参加DataWhale组织的组队学习，这次的内容是深度学习，看到RNN的讲解这里，有一个“梯度裁剪”的方法不是很理解，故百度一波，整理一下，首先放上讲解中的定义（也是我百度出来的第一篇博客里的内容）：   循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸，这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度（clip gradient）是一种应对梯度爆炸的方法。假设我们把所有模...
（Pytorch）梯度剪裁（clip_grad_value_与clip_grad_norm_）
qq_43391414的博客
12-16 1万+
梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。
梯度剪裁
alex1801
03-03 8329
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
Python实现大语言模型的梯度裁剪与正则化技术
二进制的梦想
01-10 837
在大语言模型的训练过程中，梯度裁剪和正则化技术扮演着至关重要的角色。梯度裁剪通过限制梯度的大小，避免了梯度爆炸问题，确保了训练过程的稳定性。正则化技术则有效减少了过拟合风险，提升了模型的泛化能力。在实际应用中，通过使用Python及其深度学习框架，如PyTorch，我们能够灵活地实现这些技术，优化大语言模型的训练过程。通过合理选择和调整梯度裁剪和正则化策略，开发者可以提高模型的性能，并在实际应用中取得更好的效果。
梯度裁剪
03-21
### 梯度裁剪的概念 梯度裁剪是一种用于解决梯度爆炸问题的技术。其核心思想是对误差梯度向量进行约束，使其保持在一定范围内[^1]。具体而言，当计算得到的梯度过大时，将其调整到预设的最大值或最小值之间，从而...
梯度裁剪：防止梯度爆炸并提高SGD的稳定性
AI天才研究院
12-30 1130
1.背景介绍 深度学习模型的训练过程中，梯度下降（Gradient Descent, GD）是一种常用的优化方法。然而，在实际应用中，我们可能会遇到梯度爆炸（Exploding Gradients）和梯度消失（Vanishing Gradients）的问题。梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种有效的方法，可以防止梯度爆炸并提高梯度下降的
梯度裁剪tf.clip_by_norm and tf.clip_by_global_norm
sinat_36618660的博客
08-16 1560
(一)、为什么要进行梯度裁剪? 防止训练过程中,梯度回传的时候，梯度过大,导致模型振荡，不稳定,难以训练,即传说中的防止梯度爆炸。 (二)、什么是范数? 范数(norm)是数学中的一种基本概念，最常用的就是p-范数. 假设一个向量为: 1-范数: 2-范数: 在梯度裁剪的条件判断过程中,仅仅是向量变成关于梯度的向量,或者使用所有梯度的向量而已 (三)、tensorflow实现的梯度裁剪两个...
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
pytorch梯度剪裁方式
12-20
我就废话不多说，看例子吧！ import torch.nn as nn outputs = model(data) loss= loss_fn(outputs, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2) optimizer.step() nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数： parameters – 一个基于变量的迭代器，会进行梯度归一化 max_norm – 梯度的最大范数 n
【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程
capsule的博客
06-26 1万+
Pytorch梯度裁剪函数的计算过程
过拟合、欠拟合及其解决方案 & 梯度消失、梯度爆炸 & 循环神经网络进阶
不忘初心，方得始终
02-14 1030
一过拟合、欠拟合及其解决方案 1.1 欠拟合与过拟合 1.2 过拟合解决方案 1.3 欠拟合解决方案 二 梯度消失、梯度爆炸 2.1 梯度消失 2.2 梯度爆炸 三 循环神经网络进阶 3.1 循环神经网络的主要结构 3.2 问答时间 1 LSTM是如何缓解普通RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题的？ ...
深度学习之梯度裁剪
daxuan1881的博客
02-23 720
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
weixin_42581560的博客
09-25 516
缓解梯度爆炸的另一个技术是在反向传播期间裁剪梯度，使他们永远不会超过某个阈值，这种技术常用于循环神经网络。比如设置裁剪范围为[-1,1]，则梯度值都会被限制在[-1,1]之间，如果计算了一个梯度值为[0.5,10]，裁剪之后，梯度就会变成[0.5, 1]，这会改变梯度下降的方向，由于第二个轴的方向被改变，因此下降方便是对角线方向。需要注意的是，如果L2的范数大于你所设置的裁剪值，则会被整个裁剪掉。
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。
梯度裁剪方式介绍
weixin_46227276的博客
03-03 995
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。
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