❓ Question Hi! I have a question about ppo's policy_gradient_loss log. The following part https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3/blob/master/stable_baselines3/ppo/ppo.py#L229-L231 Am I correct in understanding that policy_gradient_l...
running_loss * gradient_accumulation / log_step)) running_loss / log_step)) running_loss = 0 piece_num += 1 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 train_single.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -197,7 +197,7 @@ def main(): (step + 1) // gradie...
Runtime Error: returned an incorrect number of gradients 这里的意思就是说程序默认返回所有forward参数个数的loss,i.e. 为每一个输入参数返回loss,现在我们并不需要给所有参数返回loss,只需要给input tensor返回就够了,其他的直接返回None就ok了。 追求完美的人记得在重写的时候把其他参数也带上,不然有warning。
原因是直接累加的accum_iter次梯度值作为一次参数更新的梯度,是将梯度值放大了accum_iter倍,而Pytorch的参数更新是写在optimizer.step()方法内部,无法手动控制,因此只能根据链式法则,在loss处进行缩放,来达到缩放梯度的目的。与常规理解的正则化没有任何关系。 此外,还有一个谬误的写法: loss = criterion(outputs, ...
在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中,类似于Adaboost,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数。
另外,论文还提出了一个dual Regularization,其实就是用dropout,对passage encoder做两次前向,然后用KL散度求loss,让两次输出的distribution相近,这个论文也没有细讲,我就不展开了,估计是实现太简单了,码不出多少字。 总结 上面的一些工作都是最近调研的比较有代表性的工作,其中包含了百度的一些工作,因为百度在搜索领域...
In LightGBM, when growing a tree, the algorithm chooses the leaf that would result in the greatest improvement in predictions (delta loss). This leaf-wise approach prioritizes nodes that contribute the most to enhancing the model’s accuracy, making the tree more efficient and effective. The ...
GHM-C Loss:损失函数如下, 如下图所示,大量的简单样本的权重被衰减,同时异常值的权重也被降低。同时,其梯度密度在每一轮迭代中会发生变化,样本的权重并不是固定的,因此GHM-C损失的动态属性可以使训练更加高效鲁棒。 Unit Region Approximation:复杂度分析:常规计算所有样本梯度值的算法复杂度为O(N^2),即使使用并...
self.loss= tf.reduce_mean(self.neg_log_prob * self.tf_vt)#reward guided lossself.train_op =tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(self.loss)defweight_variable(self, shape): initial= tf.truncated_normal(shape)#truncated normal distributionreturntf.Variable(initial)defbias_variable(self,...
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizers.Adam(0.001)) 我们的神经网络很简单,输入层为4,输出层为2,隐藏层为100。不过这次代码多了一个Dropout,Dropout(0.1) 的含义是,随机忘记10%的权重。学习初期,一开始的数据质量不高,随着学习的进行,质量才逐步高了起来,一开始容易陷入局部最优和过拟...