梯度裁剪(Gradient Clipping)是深度学习中用于防止梯度爆炸(Gradient Explosion)的一种方法。梯度爆炸通常发生在深层神经网络(如RNN、LSTM等)或梯度较大的情况下,导致模型参数更新不稳定,从而影响模型的训练效果和收敛性。梯度裁剪通过限制梯度的大小,确保梯度在合理的范围内,从而稳定模型训练。 1. 为什么需要梯度裁剪?
梯度裁剪的概念来自于这篇论文On the difficulty of training recurrent neural networks[1],介绍了应对exploding gradient梯度爆炸和vanishing gradient梯度消失的方法,就是grad clip梯度裁剪和regularization正则化,这里只讨论梯度爆炸 特别是在深度神经网络的训练过程中,梯度的数值可能会变得非常大,这会导致权重更新过大,从...
1.2 通过L2范数裁剪¶ 通过L2范数裁剪:梯度作为一个多维Tensor,计算其L2范数,如果超过最大值则按比例进行裁剪,否则不裁剪。 使用方式:需要创建一个paddle.nn.ClipGradByNorm类的实例,然后传入到优化器中,优化器会在更新参数前,对梯度进行裁剪。 1.3、通过全局L2范数裁剪¶ 将优化器中全部参数的梯度组成向量,对...
梯度裁剪虽然是一种有效防止梯度爆炸的技术,但它也有一些潜在的缺点: (1)选择合适的裁剪阈值:选择一个合适的梯度裁剪阈值可能会比较困难。如果阈值设置的太大,那么梯度裁剪可能就无法防止梯度爆炸;如果阈值设置的太小,那么可能会限制模型的学习能力。通常,这个阈值需要通过实验来确定。 (2)不能解决梯度消失问题:梯度...
梯度向量范数或预设范围的值可以通过反复试验来配置,可以使用文献中使用的常用值,也可以先通过实验观察通用向量范数或范围,然后选择一个合理的值。 对于网络中的所有层,通常都使用相同的梯度裁剪配置。不过,在某些示例中,与隐藏层相比,输出层中允许更大范围的误差梯度。
在PyTorch中实现梯度裁剪通常包含以下步骤: 前向传播:计算模型的输出。 计算损失:根据模型的输出和真实标签计算损失。 反向传播:通过调用loss.backward()计算梯度。 梯度裁剪:在优化器更新参数之前,使用PyTorch提供的梯度裁剪函数对梯度进行裁剪。 更新参数:使用优化器更新模型参数。 清零梯度:在每次迭代结束时清零梯度,为...
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。 Paddle提供了三种梯度裁剪方式: 1.1设定范围值裁剪¶ 设定范围值裁剪:将参数的梯度限定在一个范围内,如果超出这个范围,则进行裁剪。
梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按梯度的绝对值截断或者按梯度的范数进行截断。pytorch给定了相应方法实现,这一步应该在更新参数前进行。
梯度裁剪公式是一种常见的梯度裁剪算法,用于调节模型参数。其计算步骤如下: 1.计算梯度的范数:计算损失函数对于参数的梯度,并计算梯度的范数。 2.判断是否需要进行调节:如果梯度的范数大于设定的阈值,则需要进行调节。 3.计算缩放比例:根据设定的阈值和梯度的范数,计算缩放比例。 4.更新梯度:使用缩放比例对梯度进行调...
6.2 梯度裁剪 在第3.3.7节中,笔者首次介绍了深度学习中的梯度爆炸问题,其根本原因在于反向传播算法在求解模型梯度时累乘的计算特性导致越靠近输入层的权重参数越容易出现梯度过大溢出的现象。通常来说解决梯度爆炸最直接的两种方法分别是使用较小的学习率和对梯度的大小进行限制。在接下来的这节内容中,笔者将介绍深度...