stop_gradient(a) b = tf.multiply(w2, 3.) c = tf.add(w3, a) #把a换成换成a_stop之后,w1和a的梯度都为None # [None, <tf.Tensor 'gradients/Mul_1_grad/Reshape:0' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'gradients/Add_grad/Reshape:0' shape=() dtype=float32>, None, <tf.Tensor ...
第二种方法中直接拿target net中的q_target这个op来计算eval net中的loss显然是不妥的,因为我们对loss进行反传时将会影响到target net,这不是我们想看到的结果。所以,这里引入stop_gradient来对从loss到target net的反传进行截断,换句话说,通过self.q_target = tf.stop_gradient(q_target),将原本为TensorFlow计...
作者通过实验表明:对于损失与结构而言,“崩溃解”确实存在,但是“stop-gradient”操作对于避免“崩溃解”有非常重要的作用。作者提出了一种新颖的“stop-gradient”思想并通过实验对其进行了验证,该文所提SimSiam在ImageNet及下游任务上均取得了有竞争力的结果。作者期望:这个简单的基准方案可以驱动更多研员重新思考无监督...
TensorFlow函数: tf.stop_gradient 停止梯度计算。 在图形中执行时,此操作按原样输出其输入张量。 在构建计算梯度的操作时,这个操作会阻止将其输入的共享考虑在内。通常情况下,梯度生成器将操作添加到图形中,通过递归查找有助于其计算的输入来计算指定“损失”的导数。如果在图形中插入此操作,则它的输入将从梯度生成...
所以这里采用了tf.stop_gradient()构造了一个类似“中间变量”的不传梯度的u_hat. naturomics/CapsNet-Tensorflow实现的第一个版本没有采用这个机制,报道迭代次数为1的时候效果最好;第二个版本使用了tf.stop_gradient(),貌似是迭代次数为3的时候效果最好。结合论文的意思,看来使用tf.stop_gradient()是正确的。
f3 =y-tf.stop_gradient(y2) gradients_node = tf.gradients(f3, w) result = session.run(gradients_node, feed_dict={x_input:in1}) print (result) y3=4*y y4=tf.placeholder(tf.float32, name='y4_input') f4=y-y4 gradients_node = tf.gradients(f4, w) ...
Python mxnet.symbol.stop_gradient用法及代码示例用法: mxnet.symbol.stop_gradient(data=None, name=None, attr=None, out=None, **kwargs) 参数: data:(Symbol) - 输入数组。 name:(string, optional.) - 结果符号的名称。 返回: 结果符号。 返回类型: Symbol 停止梯度计算。 阻止输入的累积梯度反向流...
tf.stop_gradient 停止梯度计算。当在一个图中执行时,这个op按原样输出它的输入张量。当构建ops来计算梯度时,该op会阻止将其输入的贡献考虑在内。通常情况下,梯度发生器通过递归找出对其计算有贡献的输入,将ops添加到图中,计算指定“损失”的导数。如果将这个op插入到图中,它的输入将被梯度生成器屏蔽。它们没有...
mxnet.ndarray.op.stop_gradient(data=None, out=None, name=None, **kwargs) 參數: data:(NDArray) - 輸入數組。 out:(NDArray,optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。 返回: out:- 此函數的輸出。 返回類型: NDArray或 NDArray 列表 停止梯度計算。
问tensorflow中的stop_gradientEN我想知道tf.stop_gradient是只停止给定op的梯度计算，还是停止更新其输入...