神经网络是通过梯度下降来学习的。

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。因此需要梯度裁剪，避免模型越过最优点。

梯度裁剪有两种方法

• 确定一个范围，参数的gradient超过，直接裁剪。比较直接，对应于pytorch中的nn.utils.clip_grad_value(parameters, clip_value). 将所有的参数剪裁到 [ -clip_value, clip_value]
• 根据若干参数的gradient组成的vector的L2 Norm进行裁剪。更常见，对应于pytorch中clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2)。 如果所有参数的gradient组成的向量的L2 norm 大于max norm，那么需要根据L2 norm/max_norm 进行缩放。从而使得L2 norm 小于预设的 clip_norm

梯度裁剪使用位置

在backward得到梯度之后，step()更新之前，使用梯度剪裁，在完成计算完梯度后，进行裁剪，然后进行网络更新的过程。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的梯度裁剪Grandient Clipping的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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