Clipping和 Normalization是个核心操作。 一般是先做Normalization再做clip。 Advantage的Normalization比较直接,基于batch对数据进行操作就可以,因为我们可以默认advantage的分布是比较稳定的。 但是对于Reward,因为一直发生变化,直接对当前数据做normalization不够准确,需要通过移动平均的方式来统计当前的reward的mean和std ...
梯度截断(Gradient Clipping):为了应对梯度爆炸或梯度消失的问题,梯度截断的方法被提出。梯度截断通过限制梯度的范围,将梯度控制在一个合理的范围内。常见的梯度截断方法有阈值截断和梯度缩放。 3. 梯度估计修正:动量法Momentum 动量(Momentum)是模拟物理中的概念.一个物体的动量指的是该物体在它运动方向上保持...
2.4.4.56 ClippingPath 2.4.4.57 Color 2.4.4.58 ColorSchemeIndex 2.4.4.59 ColorTrans 2.4.4.60 Comment 2.4.4.61 ComplexScriptFont 2.4.4.62 ComplexScriptSize 2.4.4.63 CompoundType 2.4.4.64 ConFixedCode 2.4.4.65 ConLineJumpCode 2.4.4.66 ConLineJumpDirX 2.4.4.67 ConLineJumpDirY 2.4.4.68 ConLineJumpSty...
Emner Log på Dette indhold er ikke tilgængeligt på dit sprog. Her er den engelske version. 2.4.5 Triggers 2.5 Formula Expressions and Evaluation 3 Structure Examples 4 Security 5 Appendix A: Full XML Schema 6 Appendix B: Product Behavior ...
[paper]LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 2019-12-20 23:15 − # LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree ## 1.问题 GBDT的实现方式有很多种,比较常见的有XGBoost,PGBRT等。虽然这些实现中都有用到一些加速方法和分离点选择方法,但是当数据量和特征维度非常...
"grad_norm_clipping": None, # How many steps of the model to sample before learning starts. "learning_starts": 1500, # Update the replay buffer with this many samples at once. Note that this # setting applies per-worker if num_workers > 1. ...
[paper]LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 2019-12-20 23:15 −# LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree ## 1.问题 GBDT的实现方式有很多种,比较常见的有XGBoost,PGBRT等。虽然这些实现中都有用到一些加速方法和分离点选择方法,但是当数据量和特征维度非常非常...
LSTM只能避免RNN的梯度消失(gradientvanishing),但是不能对抗梯度爆炸问题(ExplodingGradient)。梯度膨胀(gradientexplosion)不是个严重的问题,一般靠裁剪后的优化算法即可解决,比如gradientclipping(如果梯度的范数大于某个给定值,将梯度同比收缩)。梯度剪裁的方法一般有两种: 1.一种是当梯度的某个维度绝对值大于某个 ...
In this paper, we propose a novel privacy preservation scheme for federated learning that combines automatic gradient clipping and gradient transformation perturbation. Our approach primarily reduces the impact of differential privacy on federated learning from two aspects. Firstly, we efficiently control ...
max_grad_norm 0.5 Maximum gradient clipping norm target_kl None Target KL divergence threshold dropout 0.0 Dropout rate llm "SmolLM2-135M-Instruct" Model to fine-tune train_dtype "float16" Training data type gradient_accumulation_steps 8 Number of gradient accumulation steps minibatch_size 32 Min...