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pytorch梯度裁剪的原理是什么

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既然在BP過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生梯度消失/爆炸(就是偏導(dǎo)無(wú)限接近0,導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)記憶無(wú)法更新),那么最簡(jiǎn)單粗暴的方法,設(shè)定閾值,當(dāng)梯度小于/大于閾值時(shí),更新的梯度為閾值,如下圖所示:

1、梯度裁剪原理

pytorch梯度裁剪的原理是什么

優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單粗暴
缺點(diǎn):很難找到滿意的閾值

2、nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2)

這個(gè)函數(shù)是根據(jù)參數(shù)的范數(shù)來(lái)衡量的

Parameters:

    • parameters(Iterable[Variable]) – 一個(gè)基于變量的迭代器,會(huì)進(jìn)行歸一化(原文:an iterable of Variables that will have gradients normalized)

    • max_norm(float or int) – 梯度的最大范數(shù)

    • norm_type(float or int) – 規(guī)定范數(shù)的類型,默認(rèn)為L(zhǎng)2

Returns:參數(shù)的總體范數(shù)(作為單個(gè)向量來(lái)看)

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