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
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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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
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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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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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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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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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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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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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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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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欢迎观看Illustrator教程，小编带大家学习 Illustrator 的基本工具和使用技巧，了解如何在 Illustrator 中使用不同类型的渐变，以及对图稿应用线性和放射性渐变。在 Illustrator 中可以通过添加颜色渐变效果来为作品增色，渐变是两种或多种颜色之间或同一颜色不同色调之间的渐变混和，可应用于图稿的填充或线条，包括线性渐变，以直线的方式，混合两种或多种颜色；径向渐变，以
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2023-09-14 12:07:31
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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 |
# 如何实现NLP大模型高效微调梯度下降
## 概述
在自然语言处理（NLP）领域，微调预训练的大型模型已经成为一种常见的实践。在本文中，我将向您介绍如何高效地进行微调梯度下降，帮助您更好地应用于实际工作中。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[加载预训练模型]
B --> C[设置微调参数]
C --> D[微
原创
2024-04-11 06:25:22
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1、梯度裁剪原理（http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528） 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于/大于阈值时，更新的梯度为阈值，如下图所 ...
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2021-10-22 16:06:00
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# 项目方案：神经网络层参数梯度裁剪
## 1. 简介
神经网络是深度学习中最常用的模型之一，它通过多个层进行信息传递与特征提取。在训练过程中，梯度裁剪（gradient clipping）是一种常用的技术，用于防止梯度爆炸或梯度消失的问题。本项目方案将介绍如何在神经网络层参数中进行梯度裁剪，以保证训练过程的稳定性和收敛性。
## 2. 梯度裁剪原理
在神经网络中，梯度是通过反向传播算法计算得
原创
2023-08-02 10:21:53
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大家好~本文介绍了前向传播、梯度下降算法，总结了神经网络在训练和推理阶段执行的步骤。在后面的文章中，我们会从最简单的神经网络开始，不断地增加不同种类的层（如全连接层等），推导每种层的前向传播、后向传播、梯度计算、权重和偏移更新的数学公式神经网络前向和后向传播推导（一）：前向传播和梯度下降神经网络前向和后向传播推导（二）：全连接层目录神经元神经网络前向传
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2023-05-18 16:12:27
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LR：就是特征线性加权加sigmoid激活函数，与线性回归分开，原理不同，后者最小二乘法，前者是最大似然概率公式推导主要基于最大似然，最后采用梯度下降法对W权重列表进行迭代 超参如下，具体可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/397802071、正则化，L1和L2L1:适合特征较多的高维数据L2：适合非高维的数据2、正则化系数一般是C，sklearn中取C的倒
¶在深度学习模型构建上，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写和执行方式均存在差异。采用 Pyth
原创
2022-10-19 22:06:57
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