Gradient clipping — это приём, который защищает обучение от взрывающихся градиентов (особенно в RNN и LSTM).
Суть: после вычисления градиентов проверяется их общий норм. Если он превышает заданный порог, вектор градиентов масштабируется вниз, чтобы уложиться в лимит.
Это позволяет: ➡️ избежать слишком больших обновлений весов, ➡️ стабилизировать обучение, ➡️ уменьшить риск расхождения оптимизации.
Gradient clipping — это приём, который защищает обучение от взрывающихся градиентов (особенно в RNN и LSTM).
Суть: после вычисления градиентов проверяется их общий норм. Если он превышает заданный порог, вектор градиентов масштабируется вниз, чтобы уложиться в лимит.
Это позволяет: ➡️ избежать слишком больших обновлений весов, ➡️ стабилизировать обучение, ➡️ уменьшить риск расхождения оптимизации.
Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. “[The defendant] could not shift his criminal liability,” Hui said. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. Read now How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us