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社区首页 >问答首页 >如何在批处理更新过程中缩放keras的梯度？

问如何在批处理更新过程中缩放keras的梯度？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-12-06 15:45:23

回答 1查看 518关注 0票数 3

我使用的是一个标准的keras模型，我正在进行批处理培训(使用train_on_batch函数)。现在，我想获取批处理中每个元素的梯度，并对其进行缩放(将每个样本梯度乘以我所拥有的样本特定值)，并且在每个梯度被缩放之后，它可以被求和并用于更新现有的权重。不管怎么说，有这个给定的角函数吗？如果没有，有没有办法让我用tensorflow来操纵这个？(给出了模型，其余的都是用keras编写的)

这个函数如下所示(循环是为了说明它发生在批处理中的所有样本)

grad = 0, w= #array of size batch_size
for i in batch_size:
    grad <- grad + w_i*grad_i

python

tensorflow

keras

gradient-descent

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-12-06 16:02:25

在模型的sample_weights方法中使用fit参数。
或者，如果使用生成器，则使生成器不仅返回X_train, y_train，而且返回X_train, y_train, sample_weights。

在这两种情况下，sample_weights应该是一个一维向量，与数据的样本数相同。

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53661344

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