理解梯度爆炸问题

Source: Dev.to

为什么神经网络会出现梯度爆炸 — 一个简单的修复方法

训练某些神经网络，尤其是 RNN，有时会像在暴风雨中操纵小船：微小的变化会失控增长，导致学习失败。
这种失控行为被称为 梯度爆炸。一旦发生，模型会出现巨大的参数跳动，实际上会忘记已学到的内容。

梯度爆炸

• 当在反向传播过程中梯度变得过大时会出现。
• 导致参数更新不稳定，甚至使训练发散。

梯度裁剪

一种直接且实用的技巧，用来抑制梯度爆炸——梯度裁剪。
思路很简单：在应用更新之前限制梯度的幅度。这可以防止参数出现巨大的变化，从而保持训练的稳定性。

• 像安全绳一样限制一步能够走多远。
• 并不能解决所有问题，但它能恢复稳定，让网络继续学习。
• 对于文本或音乐预测等任务通常已经足够。

何时使用

• 如果训练过程显得不稳定或损失值出现剧烈波动，尝试使用梯度裁剪。
• 许多团队将其作为第一道防线，往往能显著提升效果。

进一步阅读

Understanding the exploding gradient problem

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