cntk.blocks.Stabilizer()函数在CNTK中做什么？
cntk.blocks.Stabilizer()函数在CNTK中用于稳定训练过程中的梯度计算。它是一种正则化技术，通过控制梯度的大小和方向来提高模型的稳定性和收敛速度。
该函数可以在神经网络的任何层中使用，通常在循环神经网络（RNN）中特别有用。在RNN中，梯度通常会出现梯度爆炸或梯度消失的问题，导致训练过程不稳定。Stabilizer函数通过对梯度进行缩放或裁剪来解决这些问题。
具体来说，Stabilizer函数可以执行以下操作之一：
- 梯度缩放（Gradient Scaling）：通过将梯度乘以一个缩放因子来控制梯度的大小。这可以防止梯度爆炸问题，使得梯度的范围保持在一个合理的范围内。
- 梯度裁剪（Gradient Clipping）：通过将梯度限制在一个预定义的范围内来控制梯度的大小。这可以防止梯度消失问题，使得梯度的方向保持一致，避免权重更新过大或过小。
使用cntk.blocks.Stabilizer()函数可以提高训练过程的稳定性，加快模型的收敛速度，并改善模型的性能。
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