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截断梯度

一个简单的解决方案已被从业者使用多年:截断梯度(clipping the gradient)。此想法有不同实例。选择一种是在参数更新之前,逐元素地截断小批量参数梯度。...另一种是在参数更新之前截断梯度g的范数||g||: 其中 是范数上界,...虽然参数更新与真实梯度具有相同的方向梯度,经过梯度范数截断,参数更新的向量范数现在变得有界。这种有界梯度能避免执行梯度爆炸时的有害一步。...如果爆炸非常严重,梯度数值上为Inf或Nan(无穷大或不是一个数字),则可以采取大小为v的随机一步,通常会离开数值不稳定的状态。截断每小批量梯度范数不会改变单个小批量的梯度方向。...然而,许多小批量使用范数截断后的平均值不等于截断真实梯度(使用所有的实例形成的梯度)的范数。大导数范数的样本,和像这样的出现在同一小批量的样本,其最最终方向的贡献将消失。

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