梯度裁剪提升不稳定RNN训练稳定性
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梯度裁剪提升不稳定RNN训练稳定性
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先了解这件事
AI 综述
作者用 PyTorch 对刻意设置成不稳定的 RNN 进行对照实测：不裁剪时，5 次运行均在 17 步内发散；将梯度范数裁剪至 1.0 后，5 次均完成 320 步训练，验证损失中位数为 0.043，而裁剪阈值升至 5.0 时效果明显较差。 测试在初始权重、数据和学习率相同的前提下，以 5 个随机种子重复。结果表明，裁剪阈值并非越高越好；此外，将学习率降至 0.005，即使不裁剪也能避免该测试中的发散。该结论仅对应这项刻意不稳定的 RNN 实验。
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最新进展10月24日 14:53
PyTorch 实测梯度裁剪对 RNN 训练稳定性的影响报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- AGI HuntPyTorch 实测梯度裁剪对 RNN 训练稳定性的影响
作者用 PyTorch 训练刻意不稳定的 RNN，对比有无梯度裁剪的效果，5 次不裁剪运行均在 17 步内发散。将梯度范数裁剪到 1.0 后，5 次运行全部完成 320 步，验证损失中位数为 0.043，而裁剪到 5.0 的效果明显较差。文章还给出裁剪公式，指出 clip 1.0 时 94.7% 的步骤触发裁剪，并将学习率降至 0.005 也可避免不裁剪时发散。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。