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English(EN) StableGrad: Backward Scale Control without Batch Normalization

StableGrad 在无需批归一化的情况下稳定深度神经网络训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出 StableGrad，一种新颖的、在优化器层面的机制，用于控制深度神经网络中激活和梯度的尺度。该方法旨在防止训练不稳定，而无需依赖传统的批归一化，这对于物理信息神经网络 (PINNs) 等应用可能存在问题。StableGrad 在反向传播之后、优化器更新之前通过调整权重-梯度失衡来工作，从而保留网络的正向传播和物理残差精度。在深度 PINNs 和 ResNet、EfficientNet 等标准架构上的评估表明，即使移除批归一化，StableGrad 也能有效提高精度并稳定优化。 AI

影响 提供了一种稳定深度神经网络训练的新技术，对于标准归一化方法不适用的物理信息模型尤其有益。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新神经网络训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Enrique S. Quintana-Ortí ·

    StableGrad：无需批归一化即可进行向后尺度控制

    Training very deep neural networks requires controlling the propagation of magnitudes across depth. Without such control, activations and gradients may vanish, explode, or enter unstable regimes that make optimization fail. Modern architectures often mitigate this problem through…

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