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

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

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

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}

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()

梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化,能够使得网络的训练更加稳定,并且能提高网络的泛化能力,算法思路简单,论文的理论分析十分充分,能够很好地解释GC的作用原理   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.01461 论文代码:https://github.com/Yongho

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! 32 人赞了该文章 我来钱庙复知世依,似我心苦难归久,相须莱共游来愁报远.近王只内蓉者征衣同处,规廷去岂无知草木飘. 你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作,事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的,是不是感觉很神奇呢?其实这里面的原理非常简单,只需要对循环神经网络有个清楚的理解,那么就能够实现

import sys import os import argparse import time import random import math import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import cuda_functional as MF def read_corpus(path, eo

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了

引言 本篇介绍tensor的数学运算. 基本运算 add/minus/multiply/divide matmul pow sqrt/rsqrt round 基础运算 可以使用 + - * / 推荐 也可以使用 torch.add, mul, sub, div 123456789101112131415161718 In[3]: a = torch.rand(3,4)In[4]: b = torch.rand(4) # 使用broadcastIn[5]: a+bOut[5]: tensor([[

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

一.train loss 收敛慢,把learning_rate调高 二.train loss不下降: 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小3.降低学习率,这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性.这条也是网上出现较多的方法. 4.调大batch_size5.如果有BN(batch normalization)层,finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据分布不一致时很容易使输出值

pytorch数学运算与统计属性入门1.Broadcasting (维度)自动扩展,具有以下两个重要特征:(1)expand (2)without copying data重点的核心实现功能是:(1)在前面增加缺失的维度(2)将其中新增加的维度的size扩展到需要相互运算的tensor维度的same size 图12.broadcasting自动扩展=unsqueeze(增加维度)+expand(维度扩展) 图23.tensor的合并与分割:(1)合并API1)Cat:对数据进行维度上的合并,不

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT,GPT-2,RoBERTa,XLM,DistilBert,XLNet,CTRL -) ,拥有超过32种预训练模型,支持100多种语言,并且在T

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jung-ho-park-HbnqEhMBpPM-unsplash.jpg toc: true date: 2020/8/11 12:40:20 disqusId: zhangxian categories: 数据竞赛 前言 这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛,详细讲解了整个数据处理流程,以及如何从零构建一个模型,适合新手入门. 赛题以新闻数据为赛题数据,数据集报名后可见并可下载.赛题数据为新闻文本,并按照字符