渐变集中 介绍 梯度集中（GC）是用于深度神经网络（DNN）的一种简单有效的优化技术，该技术通过将梯度向量集中为零均值来直接对梯度进行操作。它既可以加速训练过程，又可以提高DNN的最终泛化性能。 GC非常易于实现，并且只需几行代码就可以轻松地将其嵌入到现有的基于梯度的DNN优化器中。它也可以直接用于微调预训练的DNN。请参考以获取更多高级优化程序的代码。 GC可以看作是具有受限损失函数的投影梯度下降法。约束损失函数的Lipschitzness及其梯度更好，因此训练过程变得更加有效和稳定。我们在