给定误差函数，学习率，甚至目标变量的大小，训练神经网络可能变得不稳定。训练期间权重的较大更新会导致数值上溢或下溢，通常称为梯度爆炸（gradients exploding）。梯度爆炸在递归神经网络中更为常见，例如LSTM，因为梯度的累积在数百个输入时间步长上展开。梯度爆炸的一种常见且相对容易的解决方案是：在通过网络向后传播误差并使用其更新权重之前，更改误差的导数。两种方法包括：给定选定的向量范数
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2024-05-09 13:39:33
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1 函数的基本概念1.1 函数的定义 ABf一元函数n元函数n元m维向量函数1.2 内点，外点和边界点给定集合，对,如果满足”条件“，那么p是：条件p的分类D的内点 (c表示补集）D的外点D的边界点1.2.1 性质P是D的内点<——>P是的外点P是D的边界点<——>任意以
本文翻译自What is Gradient Clipping?，如有不妥私信联系删除。 文章目录什么是梯度裁剪梯度爆炸和梯度消失背后的直观原因梯度裁剪两大框架中的实现常见问题如何选择超参数c梯度裁剪能否用于训练RNN之外的神经网络更多阅读参考 什么是梯度裁剪——解决梯度爆炸的一种简单高效的方法 循环神经网络（RNN）通过利用过去输入的隐藏状态（这些状态存储了数据的信息）得以在序贯数据上表现的非常
梯度裁剪是一种用于处理梯度爆炸（gradient explosion）问题的技术，它的思想是限制梯度的大小，以防止梯度在反向传播过程中变得过大而导致训练不稳定
原创
2024-09-11 14:16:32
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在使用 PyTorch 的深度学习模型训练过程中，我发现梯度裁剪的速度比预期要慢，这对训练效率构成了挑战。在这篇博文中，我将记录下我解决“PyTorch 梯度裁剪很慢”问题的完整过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
首先，我明确了实验所需的环境配置。这包括 PyTorch 的安装、相关依赖包的版本以及硬件配置。
1. Python 版本：3
PyTorch技巧（持续更新）查看模型每层输出详情梯度裁剪（Gradient Clipping）扩展单张图片的维度view()实现np.newaxis实现unsqueeze()实现独热编码防止验证模型时爆显存监控工具显存占用冻结某些层的参数对不同层使用不同学习率retain_graph使用 查看模型每层输出详情from torchsummary import summary
summary(yo
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2024-01-17 06:38:05
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注：原文为：。 目录1、梯度剪裁的原因2、梯度裁剪的使用2.1、固定阈值剪裁2.2、根据参数的范数来衡量的3、梯度裁剪的使用位置梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。1、梯度剪裁的原因神经网络是通过梯度下降来学习的。而梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加而变得越来越明显。如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。例如：在反向传播中，假设第一层倒数乘以权重> 1，随着向前网络的传播的层数
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2023-09-21 06:25:10
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神经网络是通过梯度下降来学习的，在进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长，那么更新完的参数值会越来越大，产生梯度爆炸现象。一个比较常见的表现就是损失变成non。 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常
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2024-07-19 22:25:15
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说明模型裁剪可分为两种，一种是稀疏化裁剪，裁剪的粒度为值级别，一种是结构化裁剪，最常用的是通道裁剪。通道裁剪是减少输出特征图的通道数，对应的权值是卷积核的个数。问题通常模型裁剪的三个步骤是：1. 判断网络中不重要的通道 2. 删减掉不重要的通道（一般不会立即删，加mask等到评测时才开始删） 3. 将模型导出，然后进行finetue恢复精度。步骤1,2涉及到非常多的标准和方法，这里不去深究。但是到
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2024-02-21 23:17:41
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本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。常见的 gradient clipping 有两种做法根...
原创
2021-08-12 22:36:17
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## PyTorch中的梯度裁剪能解决梯度消失吗？
### 引言
在深度学习中，梯度消失是一个常见的问题。当神经网络的层数较多时，反向传播算法会将梯度从输出层传递到输入层，这就导致了梯度下降过程中的梯度逐渐减小，甚至趋近于零。梯度消失会导致训练过程变得缓慢，甚至无法收敛到最优解。为了解决这个问题，PyTorch提供了梯度裁剪的功能。
### 梯度裁剪的作用
梯度裁剪是一种通过限制梯度的大小
原创
2023-10-30 13:03:07
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41激活函数与GPU加速sigmoid /Tanh 会出现梯度离散问题，就是梯度为0（导数为0） relu 在x=0处不连续，x小于0时梯度为0，x大于0梯度为1不变，利于串行的传播，这样就不会出现梯度爆炸或梯度离散的情况 relu x小于0时梯度为0，为解决这个在x小于0部分 设置了y=a*x，使得有一定的梯度a而不是0，斜角一般默认0.02的样子 selu=relu+指数函数，使得在x=0出也
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2023-08-07 10:27:47
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sigmoid 除非在二元分类的输出层，否则千万不要用 吴老师几乎没用过，因为tanh几乎在所有场合都更优越tanh 激活函数tanh()的效果几乎总比sigmoid函数好，因为tanh的输出位于[-1，1]之间，激活函数tanh的平均值就更接近0. 你可能需要平移所有数据，让数据平均值为0。使用tanh函数而不是sigmoid函数也有类似数据中心化的作用（使数据的平均值接近0）。而这实际上让下一
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2024-04-07 20:56:03
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上篇博客已经说到，torch对梯度求导，仅保留叶子节点的梯度。这里使用FGSM进行说明。
FGSM的公式为： 对损失函数进行反传，得到原图x的梯度方向，在梯度方向上添加定长的扰动。结果为： 这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。但这里存在的一个问题是，我们仅能获得原图x的梯度，原图x为叶子结点。之后原图x送入网络，中间任何层的输出，均不是叶子结点，直至最后通过全连接输出结果(叶子节点
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2023-10-10 15:51:53
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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# Pytorch模型裁剪后的梯度为0的实现流程
在深度学习中，模型裁剪是提高模型效率和避免过拟合的重要技巧。在裁剪模型后，我们可能希望不再计算被裁剪部分的梯度。这篇文章将指导你如何在Pytorch中实现裁剪后的梯度为0的功能，以下是整个流程的概览。
## 流程概览
我们可以将整个流程概括为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
附：双曲函数类似于常见的(也叫圆函数的)三角函数。基本双曲函数是双曲正弦"sinh"，双曲余弦"cosh"，从它们导出双曲正切"tanh"sigmod函数：Relu函数：综合：
@作者：约翰曰不约
为什么通常Relu比sigmoid和tanh强，有什么不同？
主要是因为它们gradient特性不同。sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓，接近
定点DSP把所有数据都当作整数来处理ü在定点DSP芯片中，数字运算都是基于整形数的运算，也即所有操作数都用整形数表示。运算精度取决于整形数的字长，一般定点DSP的字长为16、24、或32。ü定点数用2的补码表示，16比特定点数表示的数值范围－32768～32767ü如1111111111111100b ＝ －4ü定点DSP如何处理小数/分数？ü数的定标：设定小数点在16位整形数的适当位置，小数点前
神经元包含了非线性计算，用g（）来表示，非线性计算由激活函数来实现，激活函数统一表示成g（z），常见的激活函数：1、sigmoid函数如果神经元采用sigmoid函数作为激活函数，那么单个神经元实现的功能就相当于逻辑回归。2、tanh函数tanh函数是双曲正切函数3、relu 函数是一种流行的激活函数，它是分段函数，当z>0时，a=z；当z<=0时，a=0；relu函数的最大特点就是在
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2024-04-11 13:21:27
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