Gradient Clipping：Global Norm vs. Local Norm在深层网络中的影响 大家好，今天我们来深入探讨一下梯度裁剪（Gradient Clipping）技术，以及两种常用的范数选择：Global Norm 和 Local Norm 在深层神经网络训练中的影响。梯度裁剪是解决梯度爆炸问题的一种有效手段，而范数的选择直接关系到裁剪的策略和效果。 1. 梯度爆炸与梯度裁剪的必要性 在深层神经网络的训练过程中，特别是循环神经网络（RNN）和一些深度卷积神经网络（CNN）中，梯度爆炸是一个常见的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，这会导致以下问题： 权重更新过大： 梯度过大意味着权重更新幅度也会很大，这可能导致训练过程不稳定，权重在不同的迭代之间剧烈震荡，甚至发散。 模型性能下降： 权重的剧烈变化会破坏模型已经学习到的信息，导致模型性能下降。 训练中断： 在极端情况下，梯度爆炸可能会导致数值溢出，导致程序崩溃。 梯度裁剪是一种简单而有效的缓解梯度爆炸的方法。它的核心思想是：当梯度超过某个阈值时，将其缩放到阈值范围内。 这样做可以有效地控制梯度的 …
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