在训练模型的过程中，为什么需要清零梯度？
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在训练模型的过程中，需要清零梯度是因为在每次反向传播计算梯度时，梯度值是累加的。如果不及时清零梯度，那么下一次计算的梯度会叠加到之前的梯度上，导致参数更新不准确。因此，在每个批次训练完成后清零梯度是必要的步骤，以确保每次参数更新都是基于当前批次的准确梯度信息。
2024-06-03 22:15:39赞同 展开评论
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