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(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技术简介 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 3个月前 (06-27) 63次浏览 已收录 扫描二维码

(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。
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