在较深的网络,如多层CNN或者非常长的RNN,由于求导的链式法则,有可能会出现梯度消失(Gradient Vanishing)或梯度爆炸(Gradient Exploding )的问题. 原理 问题:为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛? 梯度爆炸,其实就是偏导数很大的意思.回想我们使用梯度下降方法更新参数: 损失函数的值沿着梯度的方向呈下降趋势,然而,如果梯度(偏导数)很大话,就会出现函数值跳来跳去,收敛不到最值的情况,如图: 当然出现这种情况,其中一种解决方法是,将学习率αα设小一点,…

gvs = optimizer.compute_gradients(loss) # 计算出梯度和变量值 capped_gvs = [(tf.clip_by_value(grad, -5e+10, 5e+10), var) for grad, var in gvs] # 梯度裁剪 train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs, global_step=global_step) # 梯度下降…

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.梯度裁剪原理(http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528) 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.…

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.(引用:[深度学习]RNN中梯度消失的解决方案(LSTM) ) 梯度裁剪原理:既然在BP过程中会产生梯度消失(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,当梯度小于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: P.S.在原博中,评论中有提到,常用的梯度裁剪的方法是限制上限,针对梯度爆炸不收敛的情况,和作者写的相反.我理解的大概是“梯度裁…

梯度裁剪(Gradient Clipping) 在训练比较深或者循环神经网络模型的过程中,我们有可能发生梯度爆炸的情况,这样会导致我们模型训练无法收敛. 我们可以采取一个简单的策略来避免梯度的爆炸,那就是梯度截断 Clip, 将梯度约束在某一个区间之内,在训练的过程中,在优化器更新之前进行梯度截断操作.!!!!! 注意这个方法只在训练的时候使用,在测试的时候验证和测试的时候不用. 整个流程简单总结如下: 加载训练数据和标签 模型输入输出 计算 loss 函数值 loss 反向传播 梯度截断 优化…

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Oct 15 17:38:39 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing from sklearn.preprocessing import StandardScal…

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变…

前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算 实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算 再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp…

梯度修剪 梯度修剪主要避免训练梯度爆炸的问题,一般来说使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了,但还是有必要理解下实现的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care of both computing the gradients and applying them, so you must instead call the optimizer’s compute_gradients()…