【问题标题】:Resolve exploding gradient in VAE解决 VAE 中的爆炸梯度
【发布时间】:2023-03-16 15:37:01
【问题描述】:

如何解决深度生成模型 (VAE) 中的爆炸梯度?

注意:数据集的列中包含很多 NaN 值

【问题讨论】:

    标签: lstm gradient autoencoder generative-adversarial-network generative


    【解决方案1】:

    我不确定 VAE 是否具有典型的爆炸梯度。这可能是您的代码中的另一个问题。然而,爆炸梯度通常通过梯度裁剪来解决:

    weights = weights*clipping_threshold/l2_norm(weights)
    

    其中clipping_threshold 等于1。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      默认情况下,VAE 无法处理丢失的数据。首先清理您的数据或尝试应用一些方法来处理丢失的数据,即:

      https://arxiv.org/abs/2006.05301

      【讨论】:

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