用c++实现梯度下降法出现梯度爆炸

Question

我用 c++写的代码，用梯度下降法训练数据，发现代码有时候梯度爆炸，我应该怎么办

Answer 1

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梯度爆炸的原因和解决方案

梯度爆炸是机器学习中常见的问题，主要原因是学习率过大，导致梯度值过大，导致模型参数更新过快，导致梯度爆炸。

解决方案

1. 降低学习率:尝试降低学习率，例如从 0.1 降低到 0.01 或更小。
2. 梯度裁剪:使用梯度裁剪技术，例如 L2 正则化或 L1 正则化，来限制梯度值的范围。
3. 梯度标准化:使用梯度标准化技术，例如 Gradient Normalization，来标准化梯度值。
4. 使用 Adam 优化器:Adam 优化器可以自动调整学习率，避免梯度爆炸。
5. 使用 RMSProp 优化器:RMSProp 优化器可以自动调整学习率，避免梯度爆炸。

核心代码示例

#include <iostream>
#include <cmath>

// 梯度下降法
void gradientDescent(double* weights, double* gradients, double learningRate, int numIterations) {
    for (int i = 0; i < numIterations; i++) {
        // 梯度裁剪
        for (int j = 0; j < weights.size(); j++) {
            gradients[j] = std::max(-1.0, std::min(1.0, gradients[j]));
        }
        // 参数更新
        for (int j = 0; j < weights.size(); j++) {
            weights[j] -= learningRate * gradients[j];
        }
    }
}

注意:上述代码仅为示例，具体实现需要根据实际情况进行调整。