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HAT训练不稳定怎么解决?梯度裁剪与学习率预热实战指南 模型训练时损失突然飙升甚至变成NaN,是使用HAT(Hybrid Attention Transformer等架构)时经常遇到的问题。造成这种不稳定的根源主要有两方面:一是注意力机制在大梯度更新下容易发散,二是初始阶段学习率过大使模型参数远离稳定区域。本文从这两个角度出发,详细讲解梯度裁剪的原理... 栏目:图像处理 时间:09-06 HAT训练不稳定 梯度裁剪 学习率预热