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...
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计算图中的一个op(节点)转为一个常量self.q_target,这时候对于loss的求导反传就不会传到target net去了。 1 2 3 原文连接:关于tf.stop_gradient的使用及理解...
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...
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计算图中的一个op(节点)转为一个常量self.q_target,这时候对于loss的求导反传就不会传到target net去了。 有没有对如何使用tf.stop_gradient这一方法清楚一些呢?
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 ...
这段代码中,我们使用tf.stop_gradient对q_target的反传进行截断,得到self.q_target这个op(运行时就是Tensor了),然后利用通过截断反传得到的self.q_target来计算loss,并没有使用feed_dict。 What’s the difference? 这两者究竟有什么内在区别?我们知道,在TensorFlow中,维持着一些op,op在被执行之后将变为常量Tensor...
在PyTorch中,与TensorFlow的stop_gradient功能相对应的是detach()函数。detach()函数用于从计算图中分离出一个Tensor,使得该Tensor不再参与梯度计算。这样可以实现与stop_gradient相同的效果,即将某些Tensor视为常量,不对其进行梯度更新。 detach()函数的使用方法如下: ...
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...
我想知道如何在tensorflow中使用stop_gradient,并且文档对我来说不清楚。 我目前正在使用stop_gradient来生成损失函数的梯度。 CBOW word2vec 模型中的词嵌入。我只想获取值,而不是进行反向传播(因为我正在生成对抗性示例)。 目前,我正在使用代码: Java
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。