步骤1:创建GRL类 我们首先要创建一个新的PyTorch层,它继承自torch.autograd.Function。 importtorchfromtorch.autogradimportFunctionclassGradientReversalLayer(Function):@staticmethoddefforward(ctx,input):# 直接将输入值传递到下一层returninput@staticmethoddefbackward(ctx,grad_output):# 反转梯度grad_input=-grad_ou...
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我正在尝试实现一个分离学习模型,在这个模型中,我在客户端上的TF模型接收数据并生成中间输出。这个中间输出将被发送到运行Pytorch模型的服务器,该服务器将其作为输入,并将损失降到最低。然后,我的服务器将返回客户端梯度到TF模型的TF模型,以更新其权重。我如何得到我的TF模型,用从服务器发送回来的梯度更新它的权重?
GRL梯度反转层pytorch 梯度转移模式 一、关于梯度 简单来说:梯度不是一个值,而是一个方向 1.delta法则 为了克服多层感知机调参存在的问题,人们设计了一种名为delta( [公式] )法则(delta rule)的启发式方法,该方法可以让目标收敛到最佳解的近似值。 delta法则的核心思想在于,使用梯度下降(gradient descent)的方法...
下面是在pytorch实现的代码。 class grl_func(torch.autograd.Function): def __init__(self): super(grl_func, self).__init__() @ staticmethod def forward(ctx, x, lambda_): ctx.save_for_backward(lambda_) return x.view_as(x) @ staticmethod ...
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常用的有mean pooling和max pooling,简言之,取区域平均或最大。作用是保留主要的特征,同时减少下一层的参数和计算量,防止过拟合;也可以保持translation(平移)、rotation(旋转)、scale(尺度)不变性。 2.Mean Pooling和Max Pooling是如何反向传递梯度的?