clip\_gradient

作者：Gein Chen
链接：https://www.zhihu.com/question/29873016/answer/77647103
来源：知乎

clip_gradient 的引入是为了处理gradient explosion的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致loss divergence。clip_gradient 的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。

具体的细节是，
１．在solver中先设置一个clip_gradient
２．在前向传播与反向传播之后，我们会得到每个权重的梯度diff，这时不像通常那样直接使用这些梯度进行权重更新，而是先求所有权重梯度的平方和sumsq_diff，如果sumsq_diff > clip_gradient，则求缩放因子scale_factor = clip_gradient / sumsq_diff。这个scale_factor在(0,1)之间。如果权重梯度的平方和sumsq_diff越大，那缩放因子将越小。
３．最后将所有的权重梯度乘以这个缩放因子，这时得到的梯度才是最后的梯度信息。

这样就保证了在一次迭代更新中，所有权重的梯度的平方和在一个设定范围以内，这个范围就是clip_gradient.

最后补充一点，这个参数多用于LSTM中，而我这个回答是基于jeffdonahue 在caffe Pull的RNN 代码，你可以在　jeffdonahue/caffe at recurrent · GitHub　中的src/caffe/solver.cpp里看到具体的实现代码。