标签：PyTorch梯度裁剪

PyTorch梯度裁剪完全实用指南：原理、场景、优缺点、max_norm值估计方法

在深度学习模型的训练过程中，经常会遇到一个棘手的问题——梯度爆炸 (Exploding Gradients)。梯度爆炸会导致模型权重更新过大，使得学习过程极其不稳定，甚至导致损失函数变为 NaN (Not a Number)，训练无法继续。为了解决这个问题，梯度裁剪 (Gradient Clipping) 应运而生，它是一种简单而有效的技术，能够帮助我们约束梯度的大小，从而稳定训练过程。本文将详细介绍 PyTorch 中梯度裁剪的使用，特别是 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 函数中 max_norm 参数的含义和设置，并探讨如何估计一个合适的 max_nor...