其中Stochastic意为随机,但并不代表(random)的随机。只是分布有一定的随机性,并不是完全的random。 Stochastic Gradient Descent用来解决的问题是,原本计算loss时假设有60K的数据,那么计算loss 使用Stochastic Gradient Descent的原因在于目前的硬件(显卡)价格仍十分昂贵 适用于深度学习的显卡价格基本上都1W起...
x=torch.tensor(([1.0]),requires_grad=True)y=x**2z=2*y w=z**3#detachit,so the gradient w.r.t `p` doesnoteffect `z`!p=z.detach()q=torch.tensor(([2.0]),requires_grad=True)pq=p*q pq.backward(retain_graph=True)w.backward()print(x.grad) Copy 这个时候,因为分支的梯度流已经影...
x=torch.tensor(([1.0]),requires_grad=True)y=x**2z=2*y w=z**3# detach it,so the gradient w.r.t`p`does not effect`z`!p=z.detach()q=torch.tensor(([2.0]),requires_grad=True)pq=p*q pq.backward(retain_graph=True)w.backward()print(x.grad) 这个时候,因为分支的梯度流已经影响不...
w= z**3 # detach it, so the gradient w.r.t `p` does not effect `z`! p = z.detach() q = torch.tensor(([2.0]), requires_grad=True) pq = p*q pq.backward(retain_graph=True) w.backward() print(x.grad) 这个时候,因为分支的梯度流已经影响不到原先的计算图梯度流了,因此输出为te...
tensorflow和pytorch都支持对输入求梯度,在飞桨中直接设置stop_gradient = False即可。如果在某一层使用stop_gradient=True,那么这一层之前的层都会自动的stop_gradient=True,梯度不会参与回传,可以对某些不需要参与loss计算的信息设置为stop_gradient=True。对于含有BatchNormalization层的CNN网络,也可以对输入求梯度,如 ...
w= z**3# detach it, so the gradient w.r.t `p` does not effect `z`!p = z.detach() q = torch.tensor(([2.0]), requires_grad=True) pq = p*q pq.backward(retain_graph=True) w.backward()print(x.grad) 这个时候,因为分支的梯度流已经影响不到原先的计算图梯度流了,因此输出为tensor...
import tensorflow as tfa = tf.Variable(1.0) # Like PyTorch, these are values, not placehodlers. b = tf.Variable(2.0)with tf.GradientTape() as tape: c = a * bdcda = tape.gradient(c, a)print(dcda)JAX JAX 不会向用户公开诸如梯度带等方面的低级别细节。简单说来，JAX的思维方式为：...
本文证明了即使没有上面三个策略,简单的孪生网络(称为SimSiam)也能达到类似的效果,只需要一个stop-gradient的操作。 作者认为,孪生网络很可能是目前的相关工作能够成功的关键因素,因为它从模型结构上引入了建模“不变性(invariance)”的归纳偏差(inductive bias)。
Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747. 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知...
你可以直接操作渐变,显然,做一些事情时可以更容易,也更自然(如在反向传播过程中的渐变剪辑,或各种「破碎的反向传播」的有关想法,就像最近的 Shake Shake reg 命令一样;的确,我认为你可以用 stop_gradient 破解一个解决方案); 它对动态图的支持从一开始就是自上而下的设计原则,而非随之而至的事后想法。并且我们...