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...
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过此运算符。换句话说,这个算子阻止了计算梯度时考虑其输入的贡献。
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...
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...
EN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...
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
但是,当我们通过 softmax 反向传播到 x 时,我们不想通过tf.reduce_max(x)(如果最大值不是唯一的,那么梯度可能会流向错误的输入)计算反向传播并将其视为常数。因此,我们应该把它写成 defstable_softmax(x):z = x - tf.stop_gradient(tf.reduce_max(x)) ...
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。
何恺明团队:stop gradient是孪生网络对比学习成功的关键,何恺明大神在无监督学习领域又一力作,提出了一种非常简单的表达学习机制用于避免表达学习中的“崩溃”问题,从理论与实验角度证...