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...
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...
2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 这个函数是根据参数的范数来衡量的 Parameters: parameters(Iterable[Variable]) – 一个基于变量的迭代器,会进行归一化(原文:an iterable of Variables that will have gradients normalized) max_norm(floatorint) – 梯度的最大范数(原文:max ...
2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 这个函数是根据参数的范数来衡量的 Parameters: parameters (Iterable[Variable]) – 一个基于变量的迭代器,会进行归一化(原文:an iterable of Variables that will have gradients normalized) max_norm (floatorint) – 梯度的最大范数(原文:m...
3、梯度裁剪(Gradient Clipping) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数: parameters – 一个基于变量的迭代器,会进行梯度归一化 max_norm – 梯度的最大范数 norm_type – 规定范数的类型,默认为L2 不椭的椭圆 提出:梯度裁剪在某些任务上会额外消耗大量的计算时间,可移步...
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。
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(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。
关于避免 RNN 中的梯度爆炸的问题，已经有一些实验和理论证实，梯度裁剪（gradient = min(gradient, threshold)）可以加速收敛。HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。 在 PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_...
为了避免RNN中的梯度爆炸，使用梯度裁剪gradient = min(gradient, threshold)可以起到加速收敛作用，这一方法已得到理论和实验的支持。Hugging Face的Transformer提供了将梯度裁剪和AMP等其他方法有效结合的清晰示例。在PyTorch中，也可使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_（文档查阅）完成此操作。虽然我尚不完全清楚哪种...