第1个回答 2016-06-17
clip_gradient 的引入是为了处理gradient explosion的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致loss divergence。clip_gradient 的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。
具体的细节是，
1．在solver中先设置一个clip_gradient
2．在前向传播与反向传播之后，我们会得到每个权重的梯度diff，这时不像通常那样直接使用这些梯度进行权重更新，而是先求所有权重梯度的平方和sumsq_diff，如果sumsq_diff > clip_gradient，则求缩放因子scale_factor = clip_gradient / sumsq_diff。这个scale_factor在(0,1)之间。如果权重梯度的平方和sumsq_diff越大，那缩放因子将越小。
3．最后将所有的权重梯度乘以这个缩放因子，这时得到的梯度才是最后的梯度信息。
这样就保证了在一次迭代更新中，所有权重的梯度的平方和在一个设定范围以内，这个范围就是clip_gradient.本回答被网友采纳