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...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.utils.clip_grad_value_和torch.nn.utils.clip_grad_norm_这两个函数来实现梯度裁剪,它们都是在梯度计算完成后,更新权重之前调用的。 1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值 torch.nn.utils.clip_grad_value_是一个函数,它可以对一个参数的梯度进行裁剪,使其不超过一...
torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2)1、梯度裁剪原理(blog.csdn.net/qq_293408) 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴缺点:很难找到...
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。 按值截断 torch.nn.utils.clip_gra...
既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) ...
pytorch梯度裁剪(Clipping Gradient):torch.nn.utils.clip_grad_norm,torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters,max_norm,norm_type=2)1、梯度裁剪原理 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈
既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) ...
梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,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: 按照梯度的绝对值进行裁剪,即如果梯度的绝对值超过了一个阈值,就将其设置为该阈值的符号乘以该阈值。
1. torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) Clips gradient norm of an iterable of parameters. The norm is computed over all gradients together, as if they were concatenated into a single vector. Gradients are modified in-place. ...
在PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_来实现。 15. 在 BatchNorm 之前关闭 bias 在开始 BatchNormalization 层之前关闭 bias 层。对于一个 2-D 卷积层,可以将 bias 关键字设置为 False:torch.nn.Conv2d(..., bias=False, ...)。