tensorflow 梯度裁剪

gvs = optimizer.compute_gradients(loss) # 计算出梯度和变量值
capped_gvs = [(tf.clip_by_value(grad, -5e+10, 5e+10), var) for grad, var in gvs] # 梯度裁剪
train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs, global_step=global_step) # 梯度下降

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时间： 2024-07-31 03:06:45

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TensorFlow的梯度裁剪

在较深的网络,如多层CNN或者非常长的RNN,由于求导的链式法则,有可能会出现梯度消失(Gradient Vanishing)或梯度爆炸(Gradient Exploding )的问题. 原理 问题:为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛? 梯度爆炸,其实就是偏导数很大的意思.回想我们使用梯度下降方法更新参数: 损失函数的值沿着梯度的方向呈下降趋势,然而,如果梯度(偏导数)很大话,就会出现函数值跳来跳去,收敛不到最值的情况,如图: 当然出现这种情况,其中一种解决方法是,将学习率αα设小一点,

Tensorflow梯度下降应用

import tensorflow as tfimport numpy as np #使用numpy生成随机点x_data = np.random.rand(100)y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型b = tf.Variable(0.0)k = tf.Variable(0.0)y = k*x_data+b #二次代价函数loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y))#误差平方求平均值#定义一个梯度下降来进行训练的优化器o

tensorflow 梯度下降以及summary

# 保证脚本与Python3兼容 from __future__ import print_function import os import tensorflow as tf import numpy as np from utils import createSummaryWriter, generateLinearData, createLinearModel #导入utils def gradientDescent(X, Y, model, learningRate=0.01, maxI

Tensorflow 梯度下降实例

# coding: utf-8 # #### 假设我们要最小化函数 $y=x^2$, 选择初始点 $x_0=5$ # #### 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. # In[1]: import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op

tensorflow中gradients的使用以及TypeError: Fetch argument None has invalid type <class 'NoneType'>错误解析

在反向传播过程中,神经网络需要对每一个loss对应的学习参数求偏导,算出的这个值也就是梯度,用来乘以学习率更新学习参数使用的,它是通过tensorflow中gradients函数使用的. 我们根据官方文档对函数原型进行解析 官方文档中函数原型以及参数如下: tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregatio

什么是梯度爆炸？怎么解决？

梯度的衰减是有连续乘法导致的,如果在连续乘法中出现一个非常大的值,最后计算出的梯度就会很大,就想当优化到断崖处是,会获得一个很大的梯度值,如果以这个梯度值进行更新,那么这次迭代的步长就很大,可能会一下子飞出了合理的区域. 解决的方法是: 梯度裁剪: 把沿梯度下降方向的步长限制在一个范围之内,计算出来的梯度的步长的范数大于这个阈值的话,就以这个范数为基准做归一化,使这个新的的梯度的范数等于这个阈值就行了. 梯度检查: 梯度计算很不稳定,使用梯度检查来检查梯度计算是否出了错误. 通过解析的梯度值与计

梯度爆炸

造成梯度爆炸的原因是求导得到的值大于1,造成导数很大,损失函数的值沿着梯度的方向呈下降趋势,然而,如果梯度(偏导数)很大话,就会出现函数值跳来跳去,收敛不到最小值.这个时候可以用梯度裁剪来解决问题. 梯度裁剪:对梯度进行裁剪,论文提出对梯度的L2范数进行裁剪,也就是所有参数偏导数的平方和再开方.主要是控制梯度在一定范围内. 注意: 当你训练模型出现Loss值出现跳动,一直不收敛时,除了设小学习率之外,梯度裁剪也是一个好方法. 如果你的模型稳定而且会收敛,但是效果不佳时,那这就跟学习率和梯度爆炸没

学习笔记TF020:序列标注、手写小写字母OCR数据集、双向RNN

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T

学习笔记TF019:序列分类、IMDB影评分类

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