梯度裁剪(Gradient Clipping)是指对梯度进行约束,避免其值过大。具体来说,梯度裁剪会限制梯度的最大值,当梯度超过指定阈值时,就会进行缩放,使得其不超过设定的最大值。这样可以确保梯度的更新不会过于剧烈,从而避免梯度爆炸。 步骤3:如何实现梯度裁剪 计算梯度:在每次反向传播后,计算得到的梯度会存储在各个参数的梯度...
相比之下,gradient penalty就可以让梯度在后向传播的过程中保持平稳。论文通过下图体现了这一点,其中横轴代表判别器从低到高第几层,纵轴代表梯度回传到这一层之后的尺度大小(注意纵轴是对数刻度),c是clipping threshold: 说了这么多,gradient penalty到底是什么? 前面提到,Lipschitz限制是要求判别器的梯度不超过K,那...
应该是不是渐变的意思