勾配クリッピング・とは？機械学習入門で知っておく基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

勾配クリッピングとは何か

勾配クリッピングは ニューラルネットワークの学習を安定させるための技術です。学習中にはパラメータを更新するための情報である勾配が計算されますが、時々その値がとても大きくなりすぎることがあります。これを放っておくと学習が急に乱れてしまい、最適な解に到達しにくくなる現象を起こします。勾配クリッピングはこのような"勾配の爆発"を抑えて学習を smooth に保つ役割を果たします。

勾配とはパラメータをどれだけ動かすべきかの目安となる情報のことです。モデルが複雑になるほど勾配の大きさが不安定になりやすく、勾配クリッピングはその不安定さを減らすために使われます。

勾配クリッピングの基本的な考え方

勾配クリッピングは「勾配の大きさを一定の閾値以下に抑える」処理です。具体的には勾配ベクトル g のノルム ||g|| が閾値 T を超えた場合、勾配を g' = g × (T / ||g||) のように縮小します。これによりパラメータの更新量が突然大きくなるのを防げます。

この考え方には主に二つの実装パターンがあります。グローバルノルムクリッピングと 値クリッピングです。

主な種類

種類	説明
グローバルノルムクリッピング	全ての勾配成分のノルムを一つの値で抑える方法。モデル全体の更新量を均等に抑制します。
値クリッピング	勾配の各成分を個別に閾値内に収まるように丸めます。局所的な調整が中心です。
パラメータ別クリッピング	各パラメータごとに閾値を設定してクリップします。細かな制御が可能です。

実装のヒントと注意点

実際には 閾値の選び方が大事です。閾値が高すぎると意味が薄れ、低すぎると学習が遅くなったり収束がおかしくなることがあります。初めは適度な値から始め、学習曲線を見ながら微調整するのがコツです。

実装例をざっくり挙げると以下のようになります。PyTorch では torch.nn.utils.clip_grad_norm_ などが、TensorFlow では tf.clip_by_global_norm などの関数が使われます。具体的なコードは後述の解説記事を参照しましょう。

実装のポイント

目的を意識する 学習を安定させることが第一目的。あくまで勾配が制御できる範囲で更新を行います。

値が小さすぎる場合の注意 クリッピングが過度になると学習が遅くなることがあります。

データとモデルの特徴を考える 深さが深いネットワークやリカレントネットワークでは特に効果が高いことがあります。

簡易なまとめ

勾配クリッピングは 勾配の大きさを適切に制御する手段です。グローバルノルムクリッピングと値クリッピングの二つの基本パターンがあり、学習の安定性を高めるのに役立ちます。実際の場面では閾値の設定と、モデルの構造に合わせた適用方法を見極めることが大切です。

勾配クリッピングの同意語

勾配クリッピング: ニューラルネットの学習時に、勾配の大きさが設定した閾値を超えないように勾配を切り捨てて上限を設ける手法。
グラディエントクリッピング: 勾配クリッピングと同じ意味のカタカナ表記。勾配の大きさを一定の上限以下に抑える処理。
勾配のクリッピング: 勾配をクリップして大きすぎる値を抑制することで、学習の安定性を保つ技法。
勾配の制限: 勾配の大きさを一定の上限以下に抑えること。勾配クリッピングの別表現として使われることがある。
勾配上限設定: 勾配の最大値（上限）を設定して、それを超える勾配を切り捨てること。勾配クリッピングと同義に使われることがある。
勾配の閾値設定: 勾配の閾値を設け、超える勾配を抑制する処理。勾配クリッピングの考え方と同じ意味で用いられることがある。
勾配の切り捨て: 勾配を一定の閾値以下に保つため、超過分を切り捨てる操作。勾配クリッピングの別表現として使われることがある。

勾配クリッピングの対義語・反対語

勾配解放: 勾配クリッピングを適用せず、勾配の大きさを制限しない状態。学習の自由度が上がる反面、勾配爆発のリスクが高まります。
勾配アンクリッピング: 勾配クリッピングの反対の考え方を表す言葉。勾配を制限せずに伝播させる設定で、爆発的な勾配が発生する可能性があります。
クリッピングなし: 勾配を丸ごとそのまま伝播させる状態。閾値による制約がないため、勾配が大きくなりやすいです。
勾配制限なし: 勾配の閾値を設けず、全ての勾配を通す設定。爆発的な勾配のリスクが生じます。
未クリッピングの勾配: まだ勾配がクリッピング処理されていない状態の勾配。後続でクリッピングされることが一般的です。
勾配の自由化: 勾配の制約を緩和・撤廃すること。勾配の動きがより自由になりますが不安定さも増します。
勾配過大許容: 大きすぎる勾配を受け入れる設定。急激な更新を許容する分、学習が不安定になりやすいです。
勾配閾値なし: 勾配の大きさを測る閾値を設けない、いわゆる制約ゼロの状態。爆発を招く可能性があります。
勾配フリー化: 勾配の制約を完全に取り払う非標準的表現。勾配の動きが自由になる反面、学習の安定性を欠くことが多いです。

勾配クリッピングの共起語

勾配爆発: ニューラルネットの学習過程で、勾配の大きさが想定を超えて急激に大きくなる現象。学習が不安定になり発散することがあるため、勾配クリッピングは代表的な対策の一つです。
勾配消失: 勾配が層を遡る際にほぼゼロになり、重みが十分更新されず学習が進まなくなる現象。深いネットワークで特に問題となることがあります。
勾配ノルム: 勾配ベクトルの長さ（通常はL2ノルム）を指し、クリッピングの基準として用いられます。
ノルムクリッピング: 勾配ベクトルのノルムが閾値を超えないように、全体を一定の比率で縮小する方法。学習の安定化に効果的です。
値クリッピング: 勾配の各成分を個別に閾値以下へ切り詰める方法。ノルムクリッピングとは別のアプローチです。
クリッピング閾値: 勾配を抑える際の閾値。設定によって学習の安定性や収束速度が変わります。
勾配クリッピングの種類: 主にノルムクリッピングと値クリッピングの2つが一般的です。それぞれ適用場面が異なります。
L2ノルム: 勾配ノルムの代表的な計算方法の一つ。ノルムクリッピングで頻繁に用いられます。
勾配爆発対策: 勾配クリッピングのほか、学習率の調整、正則化、適切な初期化などを組み合わせて対策します。
学習率: パラメータ更新の一回分のステップ幅。大きすぎると勾配爆発、小さすぎると収束が遅くなります。
最適化アルゴリズム: 勾配の更新方法を定義するアルゴリズム。SGD、Adam、RMSPropなどが代表的で、勾配クリッピングと併用されます。
SGD: 確率的勾配降下法。シンプルで実装しやすく、クリッピングと組み合わせて安定化を図ることがあります。
Adam: 適応的学習率を用いるアルゴリズム。学習を安定させる一方で、勾配クリッピングと組み合わせて使われることが多いです。
RMSProp: 過去の勾配情報を用いて学習率を調整するアルゴリズム。クリッピングと相性良く使われます。
自動微分: 勾配を自動的に計算する仕組み。勾配クリッピングはこの計算後に適用されることが多いです。
バックプロパゲーション: 誤差を各層へ伝播させ、勾配を計算する手法。クリッピングはこの後で適用されるのが一般的です。
深層学習: 多層のニューラルネットを用いる学習分野。深層では勾配の安定化が特に重要で、勾配クリッピングがよく使われます。
ニューラルネットワーク: 勾配クリッピングの対象となる代表的なモデル。学習の安定化に寄与します。
PyTorch: 勾配クリッピングを実装する関数が用意されている人気の深層学習フレームワーク。例として clip_grad_norm_ などがあります。
TensorFlow: 勾配クリッピングを適用する機能が備わっている主要な深層学習フレームワーク。
Keras: TensorFlow上で動く高レベルAPI。勾配クリッピングの設定が比較的容易です。
損失スケーリング: 混同行列精度で訓練する際に損失を拡大して勾配の下振れを抑える手法。勾配クリッピングと併用されることがあります。
混合精度訓練: FP16など低精度で訓練する手法。勾配の安定化とクリッピングの併用が一般的です。

勾配クリッピングの関連用語

勾配クリッピング: 学習時に勾配の大きさを閾値以下に抑え、更新を安定させる手法。代表的な方法としてノルムベースクリッピングと値ベースクリッピングがある。
ノルムベースクリッピング: 勾配ベクトルのノルムが閾値を超えた場合、全勾配を同じ比率で縮小してノルムを閾値に合わせる方法。
値ベースクリッピング: 各勾配成分の値を、定められた範囲内に丸ごと切り詰める方法。
勾配爆発: 深いニューラルネットやRNNなどで勾配が急に大きくなり、学習が不安定になる現象。
勾配消失: 勾配が極端に小さくなり、層の学習が進みにくくなる現象。
勾配ノルム: 勾配ベクトルの大きさを表す指標。ノルムベースクリッピングで用いられる基準となる。
L2ノルム: 勾配の大きさを測る代表的なノルムの一つ。勾配ノルムの二乗和の平方根で計算される。
L1ノルム: 勾配の絶対値の和で測るノルムの一つ。緩和効果が異なる場合に使われることがある。
ノルム: ベクトルの大きさを示す一般的な概念。複数のノルム（L1, L2 など）がある。
閾値: クリッピングの上限となる基準値。閾値を超えた場合に勾配を縮小する。
学習率: パラメータ更新の大きさを決める値。大きさが適切でないと学習が不安定になる。
ミニバッチ学習: 訓練データを小さな塊（ミニバッチ）ごとに勾配を計算して更新する方法。計算効率と安定性のバランスが良い。
最適化アルゴリズム: パラメータ更新の規則を定義する手法。代表例に SGD、Adam、RMSprop がある。
SGD: 確率的勾配降下法。ミニバッチの勾配を使って重みを更新する基本アルゴリズム。
Adam: 適応的モーメント推定に基づく最適化アルゴリズム。学習率を各パラメータごとに自動調整する。
RMSprop: 勾配の二乗の移動平均を使って学習率を調整する最適化アルゴリズム。
誤差逆伝播法: 出力誤差を層ごとに逆方向へ伝播して勾配を計算する基本的な計算手法。
バッチ正規化: 各層への入力を正規化して学習を安定化させる手法。勾配の流れを整え、学習の安定性を高める効果がある。
ドロップアウト: 訓練時にランダムに一部のニューロンを無効化して過学習を抑える正則化手法。
正則化: 過学習を防ぐための技法の総称。L1/L2などのペナルティが含まれる。
混合精度訓練: 計算を半精度で実行し高速化する訓練。勾配のスケーリングやクリッピングの影響を考慮することがある。
勾配のスケーリング: 混合精度訓練などで勾配の大きさを適切に調整するテクニック。
数値安定性: 丸め誤差やオーバーフローを避けるための安定性。勾配クリッピングは数値的安定性を向上させる場合がある。
重み更新: 勾配に基づいてモデルの重みを新しい値へ更新すること。
クリッピングの設定方法: 固定閾値を用いる方法と、学習状況に応じて動的に閾値を変える方法がある。