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  1. TOOL · CL_275273 ·

    研究揭示可微学习中的梯度不匹配

    一篇新研究论文“相同的损失,不同的梯度”(Same Loss, Different Gradients)发表在arXiv上,探讨了可微学习中的一个基本问题:目标函数的正向传播和反向传播提供给优化器的梯度可能不一致。这种不一致可能发生在利用有限特殊函数递归、自定义反向传播规则或数值裁剪的概率目标函数中。研究人员在高维von Mises-Fisher学习中展示了这种不匹配,表明相同的正向分数可能由于梯度不同而导致不同的优化轨迹。为解决此问…