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 ...
. When executed in a graph, the op tf.stop_gradient outputs its input tensor as-is. Hence, Result: [5.0] [-5.0] [5.0]
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...
在naturomics/CapsNet-Tensorflow实现的Capsule里面: # In forward, u_hat_stopped = u_hat; in backward, no gradient passed back from u_hat_stopped to u_hat u_hat_stopped = tf.stop_gradient(u_hat, name='stop_gradient') 这里的u_hat_stopped是u_hat的拷贝,但是梯度不会从u_hat_stopped传到u_...
通过上面的一些列消融实验对比分析,可以看到:SimSiam可以得到有意义的结果而不会导致“崩溃”。优化器、BN、相似性函数、对称损失可能会影响精度,但与“崩溃”避免无关;对于“崩溃”避免起关键作用的是stop-gradient操作。 Hypothesis 接下来,我们将讨论:SimSiam到底在隐式的优化什么?并通过实验对其进行验证。主要从定义...
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...
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...