梯度裁剪通常用L2norm的原因主要有以下几点：简单直观的数学属性：L2norm定义为向量各元素平方和的平方根，提供了一种直观且数学属性简单的度量方式。它代表了梯度向量在n维空间中的“真实”长度，有助于维持梯度更新的方向不变，同时限制其幅度。优化稳定性：使用L2norm进行梯度裁剪可以有效地避免梯度爆炸...
首先，L2-norm（欧几里得范数）作为衡量向量长度的标准，提供了一种直观且数学属性简单的度量方式。L2-norm定义为向量各元素平方和的平方根，它代表了梯度向量在n维空间中的“真实”长度，有助于维持梯度更新的方向不变，同时限制其幅度。这种方式有助于保持训练过程的稳定性，避免梯度爆炸问题。其次，L2-n...
虽然单独使用 dropout 就可以使得模型获得良好表现,不过,如果搭配Max-Norm 食用的话,那么效果更佳。 对于每一个神经元 Max-Norm Regularization 的目的在于限制输入链接权重的大小,使得||w||_2 \ll r,其中 r 是Max-Norm 可调节超参数,||.||_2是L2范数。在每一个 training step 需要计算||w||_2,以确保...
L2 norm是指对两个塔的输出隐层表征分别进行L2 norm操作,这是双塔一个非常关键和必须的训练技巧。 L2 norm可以保证模型训练的稳定性,将相似性度量的计算从cosin简化为内积,有利于线上部署。另一方面,L2 norm需要温度系数的配合,否则模型也难以收敛。关于L2 norm更详细的分析见《召回| 双塔: 看似简单实则大有乾坤...
首先理解范数的概念 L1、L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数。 范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中,它定义在赋范线性空间中,并满足一定的条件,即①非负性;②齐次性;③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间
简介:L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化项、距离度量或误差度量。 L2范数(L2 norm),也称为欧几里德范数(Euclidean norm)或2-范数,是向量元素的平方和的平方根。它在数学和机器学习中经常被用作一种正则化...
相比之下，余弦距离，用公式[公式]定义，主要关注向量的方向一致性，其结果范围是固定的，与向量长度和维度无关。它衡量的是两向量在空间中的夹角，因此，它是对方向关系的精确度量。当对向量x和y进行L2-norm处理，即应用[公式]后，我们可以观察到一个等效性：优化原始的欧式距离[公式]实际上等同于...
最早尝试向量召回时，基于欧式距离的工具如Kmeans搜索树和faiss，都显示了对L2 norm的依赖。通过将双塔输出归一化，使得训练与搜索保持一致，这在一定程度上优化了模型表现。然而，去除L2 norm后，效果反而提升，这表明了在特定情况下，L2 norm的加入并非总是最优策略。当仅加入L2 norm而未配合其他调整时...
第一步:什么是L2范数? L2范数定义如下: x 2 =√(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2) 其中x = (x1, x2, ...,xn)是一个n维向量。L2范数计算了向量中每个元素的平方和的平方根。换句话说,它衡量了向量的长度,并给出了与原点的欧几里德距离。 第二步:如何计算L2范数? 要计算向量的L2范数,可以按照以...
其中,余弦距离衡量两向量x,y方向的一致性。其结果的范围固定,与向量的长度无关,与向量的维度无关。 欧式距离全面衡量向量的差异性,既考虑方向,也考虑尺度。其结果的范围不固定,受到向量长度以及向量维度的影响。 如果向量x,y进行了L2-norm,则有: 可以看到,优化欧式距离|x−y|等效于优化余弦距离1−cos<x,y...