LSTM只能避免RNN的梯度消失(gradient vanishing),但是不能对抗梯度爆炸问题(Exploding Gradient)。

梯度膨胀(gradient explosion)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gradient clipping(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上限的时候,就剪裁为上限。
2.另一种是梯度的L2范数大于上限后,让梯度除以范数,避免过大。

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