Ptorch中如何实现梯度裁剪、累积及冻结预训练层等常用梯度操作？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计1505个文字，预计阅读时间需要7分钟。
梯度裁剪（Gradient Clipping）在训练深度神经网络模型时，可能会遇到梯度爆炸的情况，这会导致模型训练无法收敛。为了避免这种情况，我们可以采取一个简单的策略来防止梯度爆炸。
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。
本文共计1505个文字，预计阅读时间需要7分钟。
梯度裁剪（Gradient Clipping）在训练深度神经网络模型时，可能会遇到梯度爆炸的情况，这会导致模型训练无法收敛。为了避免这种情况，我们可以采取一个简单的策略来防止梯度爆炸。
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。