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tf.clip_by_global_norm理解

阿新 • • 發佈：2019-02-01

Gradient Clipping的引入是為了處理gradient explosion或者gradients vanishing的問題。當在一次迭代中權重的更新過於迅猛的話，很容易導致loss divergence。Gradient Clipping的直觀作用就是讓權重的更新限制在一個合適的範圍。

具體的細節是
１．在solver中先設定一個clip_gradient
２．在前向傳播與反向傳播之後，我們會得到每個權重的梯度diff，這時不像通常那樣直接使用這些梯度進行權重更新，而是先求所有權重梯度的平方和sumsq_diff，如果sumsq_diff > clip_gradient

，則求縮放因子scale_factor = clip_gradient / sumsq_diff。這個scale_factor在(0,1)之間。如果權重梯度的平方和sumsq_diff越大，那縮放因子將越小。
３．最後將所有的權重梯度乘以這個縮放因子，這時得到的梯度才是最後的梯度資訊。

這樣就保證了在一次迭代更新中，所有權重的梯度的平方和在一個設定範圍以內，這個範圍就是clip_gradient.

tf.clip_by_global_norm

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擷取多個張量的值。
t_list

是梯度張量， clip_norm 是擷取的比率, 這個函式返回擷取過的梯度張量和一個所有張量的全域性範數。

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 ，就不進行擷取。
但是這個函式的速度比clip_by_norm() 要慢，因為在擷取之前所有的引數都要準備好。其他實現的函式還有

這些

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