onnx模型部署到软件中（onnx模型部署 python）其一般处理单个的输入 前一个输入和后一个输入完全无关 但实际应用中 某些任务需要能够更好的处理序列的信息 即前面的输入和后面的输入是有关系的 由于 RNN 特有的 memory 会影响后期其他的 RNN 的特点 梯度时大时小 learning rate 没法个性化的调整 导致 RNN 在 train 的过程中 Loss 会震荡起伏 为了解决 RNN 的这个问题 在训练的时候 可以设置临界值 当梯度大于某个临界值
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其一般处理单个的输入，前一个输入和后一个输入完全无关，但实际应用中，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 由于RNN特有的memory会影响后期其他的RNN的特点，梯度时大时小，learning rate没法个性化的调整，导致RNN在train的过程中，Loss会震荡起伏，为了解决RNN的这个问题，在训练的时候，可以设置临界值，当梯度大于某个临界值，直接截断，用这个临界值作为梯度的大小，防止大幅震荡。中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。
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