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： 2024-10-08 09:27:37

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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

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta