我们在训练神经网络的时候，超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响，通常的经验是，batch_size越小效果越差；batch_size越大模型越稳定。...这就是梯度累加（Gradient Accumulation）技术了 以PyTorch为例，正常来说，一个神经网络的训练过程如下： for idx, (x, y) in enumerate(train_loader...，因为PyTorch中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。...: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 这是由于w参数在初始化时并没有赋予其导数信息，pytorch
自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质，免去了手动计算导数，下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。....grad，以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn，根据最新消息，在pytorch0.4更新后，torch和torch.autograd.Variable现在是同一类。...torch.Tensor能像Variable那样追踪历史和反向传播。Variable仍能正确工作，但是返回的是Tensor。 我们拥抱这些新特性，看看Pytorch怎么进行自动求梯度。...,requires_grad=True) #新建一个tensor,允许自动求梯度,这一项默认是false. y = (x+2)**2 + 3 #y的表达式中包含x,因此y能进行自动求梯度 y.backward...以上这篇Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
学习率是神经网络中非常难以设置的超参数之一。 对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。...Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。...一种方案是在Trainning过程中动态调整Learning Rate。...梯度下降也有同样的问题，由于局部梯度的波动，导致梯度下降过程总是以震荡的形式靠近局部最优解。 Momentum算法借用了物理中的动量概念。...Momentum通过引入 抑制震荡，加速SGD朝着相关的梯度方向迭代(如下图所示) 梯度更新规则 加入历史信息 之后，与物理学中动量的合成法则一样，如果当前梯度与历史梯度方向一致，则增强该维度上的梯度变化
return difference 然后执行这一段代码，看看梯度是否正确： if __name__ == "__main__": x, theta = 2, 4 difference =...梯度是正确的! difference = 2.91933588329e-10 多维梯度检查 多维梯度模型的向前和向后传播如下图： ?...true "label" cache -- 缓存输出forward_propagation_n() Returns: gradients -- 一个字典，它包含了每个参数、激活和预激活变量的成本梯度...def gradient_check_n(parameters, gradients, X, Y, epsilon=1e-7): """ 检查backward_propagation_n是否正确地计算了正向传播的成本输出的梯度...的输出包含参数的成本梯度。
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...梯度累积代码 当反向传播发生时，在我们调用 loss.backward() 后，梯度将存储在各自的张量中。...实际的更新发生在调用 optimizationr.step() 时，然后使用 optimizationr.zero_grad() 将张量中存储的梯度设置为零，以运行反向传播和参数更新的下一次迭代。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss
因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。...梯度更新规则: 表示在t时刻目标函数对 的偏导数。...γ通常等于0.9 分母相当于梯度的均方根(root mean squared, RMS)，即将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值。...梯度更新规则 Adam作者观察到，如果 和 初始化为零向量，并且衰减率很小时(比如 和 都非常接近于1时)，在开始的迭代中， 和 总是向零偏移，所以需要做偏移校正。...当p值增大的时候， 的值往往会变得不稳定，所以在实践中L1和L2使用的比较普遍。但是Adamax作者发现 可以收敛到一个稳定值。 然后我们可以采用 代替 来更新Adam中的梯度。
梯度爆炸是一个在训练过程中大的误差梯度不断累积，导致神经网络模型权重出现大幅更新的问题。这会影响你的模型不稳定，无法从你的训练数据中学习。 在这篇文章中，我将带你了解深度人工神经网络的梯度爆炸问题。...什么是梯度爆炸？ 误差梯度是在训练神经网络时计算的方向和量的大小，用于在正确的方向以正确的量更新网络权重。在深度网络或RNN中，更新过程中可能会累积误差梯度，并最终累积成非常大的梯度。...在RNN中，爆炸梯度会导致神经网络不稳定，无法从训练数据中学习，最好的情况下，网络不能学习数据的长输入数据序列。 梯度爆炸问题是指训练过程中梯度范数的大幅增加。往往是由于长期成分的激增。...– 训练RNN时遇到的困难 怎样知道是否存在梯度爆炸？ 这些微妙的迹象表明，在你的网络训练过程中，可能会遇到梯度爆炸的情况，例如： 该模型在训练数据上无法得到牵引（如，poor loss）。...2.使用RELU激活 在深层多感知神经网络中，如果选择某些激活函数可能会出现梯度爆炸，如sigmoid函数和tanh函数。 在这里使用ReLU激活函数减少梯度爆炸。
一种思想就是本小节要讲的梯度检验。 基本思想 说来也简单，就是我们使用一种和反向网络不同的方法来计算（估算）梯度，然后通过这个梯度值用来验证我们神经网络计算值的代码是否正确。具体怎么做呢？...把DVec计算、gradApprox计算、DVec和gradApprox这三件事串起来，具体的实现方法就是： ? 实现后向传播中DVec的计算，前面的小节中讲过。...神经网络的反向传播算法—ML Note 52 按照本小节上半部分讲的计算梯度的方法计算检验梯度gradApprox； 比较gradApprox和DVec，通过调整DVec的计算方法保证DVec和gradApprox...注意：在正式训练你的神经网络分类器的时候一定一定要关闭你的梯度检验函数，否则的话你的训练会非常非常的慢。...因为梯度检验仅仅是用来检验我们反向传播代码是不是正确，一旦确定了方向传播代码的正确性，梯度检验在神经网络训练中出来消耗更多的计算资源就毫无用处了。
这个时候，如果我们不控制梯度流，那么我们在训练D_loss的时候，我们的前端网络Generator和CNN难免也会被一起训练，这个是我们不期望发生的。...一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...停止计算某个模块的梯度在本大类方法中，主要涉及到了tensor.detach()和requires_grad的设置，这两种都无非是对某些模块，某些节点变量设置了是否需要梯度的选项。...但是如果我们不需要的是B_net的梯度，而需要A_net和C_net的梯度，那么问题就不一样了，因为A_net梯度依赖于B_net的梯度，就算不计算B_net的梯度，也需要保存回传过程中B_net中间计算的结果
本文将介绍深度神经网络中的梯度爆炸问题。 阅读本文，你将了解： 什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题； 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸； 如何修复梯度爆炸问题。...在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。...在循环神经网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。 如何确定是否出现梯度爆炸？...使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。...如果梯度爆炸仍然出现，你可以在训练过程中检查和限制梯度的大小。这就是梯度截断。 处理梯度爆炸有一个简单有效的解决方案：如果梯度超过阈值，就截断它们。
当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。...梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯度。这样做会消耗大量 GPU 内存。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...modules是神经网络层的列表，按它们执行的顺序排列。 segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。
在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。例如为了提供个性化的内容，智能广告系统应该能够识别使用的用户并确定他们的性别和年龄，跟踪他们在看什么，等等。...MTL 问题中的优化目标可以表述为 这里‘wi’是特定任务的权重，‘Li’是特定的损失函数，使用随机梯度下降来最小化上述目标，共享层“Wsh”中的网络权重更新为： 当任务梯度发生冲突时，或者说当一个任务的梯度幅度远高于其他任务时...这就需要在损失中设置针对于不同任务的权重，这样才能保证梯度幅度在各个任务间的相对平衡。...在 NYUD-v2 上是语义分割和深度估计的任务，这对任务密切相关的，语义分割和深度估计都揭示了场景的相似特征，例如布局和对象形状或边界。但是PASCAL 包含一个更大、更多样化的任务类型。...Normal 方法可能会导致梯度不平衡，并自动专注于某一项任务而忽略其他任务。论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。
来源：DeepHub IMBA本文约2600字，建议阅读5分钟本文介绍了多任务学习中的网络架构与梯队归一化。 在计算机视觉中的单任务学习已经取得了很大的成功。但是许多现实世界的问题本质上是多模态的。...MTL 问题中的优化目标可以表述为 这里‘wi’是特定任务的权重，‘Li’是特定的损失函数，使用随机梯度下降来最小化上述目标，共享层“Wsh”中的网络权重更新为： 当任务梯度发生冲突时，或者说当一个任务的梯度幅度远高于其他任务时...这就需要在损失中设置针对于不同任务的权重，这样才能保证梯度幅度在各个任务间的相对平衡。...在 NYUD-v2 上是语义分割和深度估计的任务，这对任务密切相关的，语义分割和深度估计都揭示了场景的相似特征，例如布局和对象形状或边界。但是PASCAL 包含一个更大、更多样化的任务类型。...Normal 方法可能会导致梯度不平衡，并自动专注于某一项任务而忽略其他任务。论文提出的一种梯度归一化，用于深度多任务网络中的自适应损失平衡来解决这个问题。
深度学习中的绝大多数模型都是靠求导梯度下降来进行参数更新. 但是如果遇到不可求导的操作该怎么办? 这时候如何优化我们的模型呢. 本文盘点了深度学习中的不可导操作(次梯度和重参数化)....为什么需要gumbel-softmax 乍看起来，gumbel-softmax 的用处令人费解。比如上面的代码示例，直接使用 softmax，也可以达到类似的参数训练效果。但两者有着根本的区别。...原理上，常规的 softmax 直接建模了一个概率分布（多项分布），基于交叉熵的训练准则使分布尽可能靠近目标分布；而 gumbel-softmax 则是对多项分布采样的一个近似。...使用上，常规的有监督学习任务（分类器训练）中，直接学习输出的概率分布是自然的选择；而对于涉及采样的学习任务（VAE 隐变量采样、强化学习中对actions 集合进行采样以确定下一步的操作），gumbel-softmax...提供了一种再参数化的方法，使得模型可以以端到端的方式进行训练。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（一）的上篇和下篇中，我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧。此外，通过一个简单的demo，我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法。...在接下来的章节，我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。 注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 2.1 DNN的前传 下面是两张DNN的示意图： ? ?...2.2 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 在进行DNN反向传播算法前，我们需要选择一个损失函数，来度量训练样本计算出的输出和真实的训练样本输出之间的损失。...www.cnblogs.com/pinard/category/894690.html 深度学习 TO BE CONTINUED 数学 文章作者： 中国电信研究院 | 刘心唯 文章内容系作者个人观点,不代表融智未来公众号的观点或立场
Week_05_Lec_03_Code.m I = imread('circuit.tif'); rotI = imrotate(I, 33, 'crop')...
这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...epoch 之后，我们可以观察到概念和任务在测试集上的准确性都非常好（~98% 的准确性）！...❞ 淹没在准确性与可解释性的权衡中 概念瓶颈模型的主要优势之一是它们能够通过揭示概念预测模式来为预测提供解释，从而使人们能够评估模型的推理是否符合他们的期望。...往期推荐 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？
在训练模型中，图神经网络所使用的技术是与深度学习是完全一样的。 本篇文章以介绍深度学习中训练模型的原理为主，顺便介绍一下PyTorch基础中与梯度计算相关的接口。...该神经网络在Bp算法中具体的过程如下： （1）有一个批次含有三个数据A、B、C，批次中每个样本有两个数（X1、x2）通过权重（w1、w2）来到隐藏层H并生成批次h，如图中w1和w2所在的两条直线方向；...在使用Variable对张量进行转化时，可以使用requires_grad参数指定该张量是否需要梯度计算。...3.9 自动求导的作用 PyTorch正是通过backward方法实现了自动求导的功能，使得在复杂的神经网络计算中，自动的将每一层中每个参数的梯度计算出来，实现训练过程中的反向传播。...（2）两个独立符号所产生的不确定性（信息熵）应等于各自不确定性之和，即I(P1,P2)=I(P1)+I(P2)。 2 自信息的计算公式 信息熵属于一个抽象概念，其计算方法本没有固定公式。
神经网络入门 神经网络与多层感知机：基础知识，激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化 卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构，发展历史、卷积操作和池化操作 循环神经网络：统治序列数据的神经网络结构...梯度下降法（Gradient Decent） 梯度下降法（Gradient Decent）：权值沿梯度负方向更新，使函数值减小 导数：函数在指定坐标轴上的变化率 方向导数：指定方向上的变化率（在多维空间...（将数据变换到符合概率分布的形式） 概率有两个性质： 概率值是非负的 概率之和等于1 \mathrm{y}_{\mathrm{i}}=\mathrm{S}(\boldsymbol{z})_{\mathrm...取指数，实现非负 概率之和等于1 除以指数之和，实现之和为1 没有一个适合所有任务的损失函数，损失函数设计会涉及算法类型、求导是否容易、数据中异常值的分布等问题。...例如如果权值过大，会使得一些值落入sigmoid函数中的饱和区域，饱和区域中的梯度接近于0，使梯度消失，不利于模型的训练。
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