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梯度

  • Tensorflow 卷積的梯度反向傳播過程

    一. valid卷積的梯度 我們分兩種不同的情況討論valid卷積的梯度：第一種情況，在已知卷積核的情況下，對未知張量求導(dǎo)(即對張量中每一個變量求導(dǎo))；第二種情況，在已知張量的情況下，對未知卷積核求導(dǎo)

    作者：LQ6H
    2020-09-21 03:14:51

  • Tensorflow實現(xiàn)部分參數(shù)梯度更新操作

    在深度學(xué)習(xí)中，遷移學(xué)習(xí)經(jīng)常被使用，在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型遷移到特定的任務(wù)，往往需要保持模型參數(shù)不變，而微調(diào)與任務(wù)相關(guān)的模型層。 本文主要介紹，使用tensorflow部分更新模型參數(shù)的方法。 1.

    作者：zchenack
    2020-09-06 08:42:39

  • 對pytorch中的梯度更新方法詳解

    背景 使用pytorch時，有一個yolov3的bug，我認(rèn)為涉及到學(xué)習(xí)率的調(diào)整。收集到tencent yolov3和mxnet開源的yolov3，兩個優(yōu)化器中的學(xué)習(xí)率設(shè)置不一樣，而且使用GPU數(shù)目和

    作者：庫頁
    2020-09-05 14:06:07

  • 有關(guān)Tensorflow梯度下降常用的優(yōu)化方法分享

    1.tf.train.exponential_decay() 指數(shù)衰減學(xué)習(xí)率： #tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_steps, d

    作者：數(shù)學(xué)改變世界
    2020-08-31 13:56:03

  • 在pytorch中實現(xiàn)只讓指定變量向后傳播梯度

    pytorch中如何只讓指定變量向后傳播梯度？ （或者說如何讓指定變量不參與后向傳播？） 有以下公式，假如要讓L對xvar求導(dǎo)： （1）中，L對xvar的求導(dǎo)將同時計算out1部分和out2部分；

    作者：美利堅節(jié)度使
    2020-08-20 23:18:53

  • TensorFlow梯度求解tf.gradients實例

    我就廢話不多說了，直接上代碼吧！ import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]])

    作者：yqtaowhu
    2020-08-20 10:14:49