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我想把奖励剪辑在角纸上。如下所示：sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, clipvalue=0.5)
什么是剪裁规范和裁剪价值另外，如何才能实现对亚当的奖励？你能告诉我怎么做吗？
浏览 0提问于2018-10-03得票数 9
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在差别私有深度学习中，灵敏度由裁剪梯度范数(见阿巴迪等人的S论文)决定。当裁剪梯度范数为C时，灵敏度为C。为什么敏感的C？我认为敏感性应该是2C。
浏览 0提问于2020-08-06得票数 2
我不完全确定两个梯度裁剪操作符clip_by_average_norm和clip_by_norm之间的区别。从文档中可以看出，clip_by_norm使用的是l2norm而不是l2norm_avg。我明白梯度的L2-范数是什么，但是“平均L2-范数”也对应什么？
文献参考
浏览 1提问于2016-12-05得票数 1
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为此，我刚刚建立了一个简单的线性模型，在每一层中都使用带有编码器和对称解码器的Tanh函数。我得到的损失函数“sqrt(MSE)”在不规则间隔的大尖峰。(Batch_Size = 6000)
clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm = 0.5)。
浏览 4提问于2021-08-26得票数 0
在原论文中，由于1-Lipschitiz约束，WGAN是用梯度惩罚来实现的.但是像Keras这样的包可以将梯度范数裁剪到1(根据定义，这相当于1-Lipschitiz约束)，那么我们为什么要费心去惩罚梯度呢为什么我们不直接剪下梯度呢？
浏览 2提问于2019-11-06得票数 5
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我有一个使用Keras的完全实现的LSTM RNN，我想使用梯度范数限制为5的梯度裁剪(我正在尝试复制一篇研究论文)。关于实现神经网络，我还是个初学者，我该如何实现呢？只是(我使用的是rmsprop优化器)：
model.compile(optimizer=sgd,
浏览 59提问于2017-12-13得票数 3
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利用Keras对模型进行了训练，得到了NaN误差，得到了解码后得到的误差。这是我的密码； from numpy import array # demonstrate recreation我得到的输
浏览 0提问于2019-06-21得票数 0
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在MuZero的伪代码中，它们执行以下操作：从关于这意味着什么，我了解到这很可能是一个梯度范数缩放如何对Keras中的隐藏状态进行梯度范数缩放(将梯度范数裁剪到特定长度)？但我不认为这是可行的，因为在使用优化器之前，我正在缩放梯度</
浏览 0提问于2020-01-06得票数 0
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在Wasserstein的改进训练中，推论1说f*在Pr和Pg下几乎处处都有梯度范数1，并且在损失函数中增加了梯度惩罚，使梯度接近于1。我得到了这是一种替代权裁剪的方法，并使用了1 Lipschitz不等式。
但是我不明白为什么我们把梯度限制在接近1。如果我们的生成器表现良好，那么我们可能需要我们的梯度
浏览 5提问于2022-03-15得票数 0
想要了解在TensorFlow中实现渐变裁剪时tf.clip_by_value和tf.clip_by_global_norm的角色差异。哪一个是首选的，如何确定要裁剪的最大值？
浏览 0提问于2017-06-28得票数 22
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我想将L2正则化添加到自定义contrib.learn估计器中，但我不知道如何轻松完成。
有没有办法将L2正则化添加到我忽略的现有估计器(例如DNNClassfier)中？我想要将L2范数添加到我的自定义估计器中的唯一方法是编写一个新的head，并更改成本函数。但我想对于这个常见的问题，有一个更简单、更优雅的解决方案。有没有人有同样的问题？我可以使用gradient_clip_norm来裁剪
浏览 4提问于2017-03-27得票数 0
我在RNN上跟踪，在第177行执行以下代码。max_grad_norm的价值是如何决定的？
浏览 0提问于2017-04-22得票数 8
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由于深度神经网络和RNN涉及多次乘法，我猜上溢或下溢会频繁出现。 我只是好奇深度学习库是检测溢出或下溢操作并显示任何警告消息，还是直接忽略它。
浏览 27提问于2021-02-08得票数 0
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为了防止梯度发生爆炸，我们采用梯度裁剪。在元素裁剪中，我们使用一个类似于-10,10的数字.当我们将梯度变到随机数时，为什么它不影响RNN的效率。
浏览 2提问于2020-07-20得票数 0
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将mlflow.tensorflow.autolog()添加到中会记录一些参数，如全局_范数/剪裁_梯度_范数、全局_范数/梯度_范数、全局_step/秒、learning_rate_1、loss_1、然而，更重要的指标，如地图，精确性，召回并没有被记录在mlfow中。
浏览 4提问于2019-10-18得票数 3
通常，我们在Tensorflow中采用的矩阵范数是Frobenius范数，它易于计算，易于理解，例如Bayesian观点。但在许多情况下，这是最大的单一价值问题。在Tensorflow中优化是可能的吗？这取决于tensorflow能否对矩阵2-范数采取梯度。
浏览 1提问于2018-11-15得票数 0
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我有大约100 k“数据批”的顺序数据，我正在运行一个相当复杂的递归模型(120 K参数)。过了一段时间(这似乎是随机的)，损失变成了nan。我尝试了以下方法
还有什么我可以尝试调试的吗？
浏览 0提问于2019-05-19得票数 1
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