tf.clip_by_global_norm
首先明白這個事幹嘛的,在我們做求導的時候,會遇到一種情況,求導函數突然變得特別陡峭,是不是意味著下一步的進行會遠遠高於正常值,這個函數的意義在於,在突然變得陡峭的求導函數中,加上一些判定,如果過於陡峭,就適當減小求導步伐。
tf.clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None)
通過權重梯度的總和的比率來截取多個張量的值。 t_list
是梯度張量, clip_norm
是截取的比率, 這個函數返回截取過的梯度張量和一個所有張量的全局範數。
t_list[i]
的更新公式如下:
t_list[i] * clip_norm / max(global_norm, clip_norm)
其中global_norm = sqrt(sum([l2norm(t)**2 for t in t_list]))
global_norm
是所有梯度的平方和,如果 clip_norm > global_norm
,就不進行截取。
但是這個函數的速度比clip_by_norm()
要慢,因為在截取之前所有的參數都要準備好。
tf.clip_by_global_norm
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