(gradient clipping) 深度学习_深度学习基础知识_Gradient Clipping公式解释 –
深度学习中的 Gradient Clipping 是一项用来预防训练过程中梯度爆炸问题的技术。Gradient Clipping 的核心思想在于：当梯度的规模超过一个阈值时，将其缩放至一定的比例，以保持稳定的训练过程。其基础公式和实现过程简要如下：
Gradient Clipping 基础公式解释：
- 计算梯度 ( g )。
- 设置梯度阈值 ( \text{threshold} )。
- 计算梯度的 L2 范数（( \lVert g \rVert )）。
- 如果 ( \lVert g \rVert ) 超过 ( \text{threshold} )，则将梯度 ( g ) 按比例缩小：( g \leftarrow g \times \frac{\text{threshold}}{\lVert g \rVert} )。
实现过程：
- 对于每次迭代的参数更新，在计算出梯度后，先不立即更新参数。
- 将计算出的梯度与阈值进行比较。
- 若梯度的模大于阈值，则对梯度进行裁剪，使其模不大于阈值。
- 使用裁剪后的梯度来更新模型参数。
具体代码实现：
# 假设我们有梯度值grads和阈值threshold
grads, threshold = compute_gradients(model), 1.0
# 计算梯度的L2范数
norm = np.sqrt(sum(np.sum(np.square(g)) for g in grads))
# 裁剪梯度
if norm > threshold:
for i, grad in enumerate(grads):
grads[i] = grad * threshold / norm
# 使用裁剪后的梯度更新模型参数
update_model_parameters(model, grads)以上是 Gradient Clipping 的简化说明和一个基础的代码示例。在实际应用中，会根据具体的深度学习框架有所变化，但核心思想是一致的。在编写代码时，还需注意细节处理，如处理可能出现的数值稳定性问题。
若需要更详细的解释和更具体的实现例子，可以参考以下资源：
这些资源将为您详细介绍梯度裁剪的理论背景、实现细节和应用场景。
(python plt.legend) 【Python】 plt.legend – matplotlib中legend函数使用方法 全网首发(图文详解1)
(cmc曲线) CMC曲线 – CMC曲线：评估1:N识别系统性能指标 全网首发(图文详解1)
