Как бороться с градиентным взрывом

Для борьбы с градиентным взрывом можно использовать несколько методов:

1. Обрезка градиентов (Gradient Clipping)
   Ограничивает градиенты по норме или значению:
   python

   Копировать

   torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

2. Инициализация весов
   Использование Xavier/Glorot или He инициализации для ReLU-активаций.

3. Batch Normalization
   Стабилизирует обучение, нормализуя активации по батчам.

4. Использование других оптимизаторов
   Adam, RMSprop менее склонны к взрыву градиентов, чем SGD.

5. Уменьшение learning rate
   Снижение скорости обучения может предотвратить резкие обновления весов.

6. Изменение архитектуры сети
   Использование residual connections (ResNet) или skip-connections помогает с градиентами.