Definition
在优化的背景下，当模型参数的更新方式导致损失增加而不是减少时，就会发生发散，这通常会导致NaN值或无限梯度。这通常是由于学习率过高或数值不稳定性引起的。
Summary
发散是指机器学习算法的损失函数在训练过程中未能下降，导致性能不稳定或恶化的现象。
Key Concepts
- 损失爆炸
- 学习率敏感性
- 梯度不稳定
- 数值精度
Use Cases
- 调试深度学习框架中的训练循环
- 调整超参数以实现稳定收敛
- 实施梯度裁剪策略以防止发散
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
在优化的背景下，当模型参数的更新方式导致损失增加而不是减少时，就会发生发散，这通常会导致NaN值或无限梯度。这通常是由于学习率过高或数值不稳定性引起的。
发散是指机器学习算法的损失函数在训练过程中未能下降，导致性能不稳定或恶化的现象。