前言 在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层（GRL）的基本原理，接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised...(GradientReversalLayer) 在DANN中比较重要的模块就是梯度反转层(Gradient Reversal Layer, GRL)的实现。...__init__(kwargs) def call(self, x,alpha=1.0): """ 这是梯度反转层的初始化函数 :param x: 输入张量 :param alpha...首先是超参数学习率和梯度反转层参数 在训练过程中的数据可视化。 接着是训练数据集和验证数据集的图像分类精度和域分类精度在训练过程中的数据可视化，其中蓝色代表训练集，红色代表验证集。...后记 最初实现DANN使用tf1.x框架，后期发现由于GRL的特殊性，tf1.和GRL与复杂网络结构，如YOLO v3之间的适配度较低，因此现已将代码全面升到tf2.x,未如有需要也会支持pytorch
但是可以通过消除梯度来显着地减少训练时间，这种情况发生在网络由于梯度（特别是在较早的层中的梯度）接近零值而停止更新。 结合Xavier权重初始化和ReLu激活功能有助于抵消消失梯度问题。...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...在TensorFlow中，批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。...因此，它是一个比tf.keras.layers或tf.layers更低的抽象层次;应避免用tf.nn实现。...另一方面，其他激活函数（如指数ReLu或泄漏ReLu函数）可以帮助抵制梯度消失问题，因为它们对于正数和负数都具有非零导数。 最后，重要的是要注意批量标准化会给训练带来额外的时间成本。
内存和计算成本特征最终取决于AD系统实现的功能，如利用稀疏性。 成本可以通过假设基本操作的计算复杂性来分析，如存储、加法、乘法和非线性操作。...我们可以看到扰动vk（橙色）如何在k∈[1，5]的情况下转化为正向梯度（∇f-vk）vk（蓝色），在受到指向限制时偶尔也会指向正确的梯度（红色）。...Rf/Rb=0.555和Tf/Tb=0.553的比率表明，在运行时间和损失性能方面，正向梯度大约比反向传播快两倍。...我们看到，损失性能指标Tf/Tb值为0.211，这表明在验证实验损失的过程中，正向梯度的速度是反向传播的四倍以上。...Rf/Rb比率在10层以内保持在0.6以下，在100层时略高于0.8。重要的是，这两种方法在内存消耗上几乎没有差别。
d, None #返回损失函数和梯度函数 return loss, grad 下面，我们使用自定义的softmax层来实现一个用多层神经网络分类手写数字数据集的示例。...Eager Execution实现的多层神经网络代码 #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...，如果不加注解，tf会自动计算梯度 # 加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot...d, None #返回损失函数和梯度函数 return loss, grad with tf.device("/gpu:0"): # 第一层网络的参数，输入为28*28=784...由于篇幅有限，这里就不介绍如何在训练集上进行测试了。
model.trainable_variables) # 更新权重 optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) 优化算法 我们还将介绍常用的优化算法，如梯度下降法和...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型 介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）
在后端基于 Custom C++ op 机制进行扩展相比于在前端层进行扩展有一些特别的优势： 有时候基于现有 TF 原生算子表达上层自定义逻辑很困难，而在后端实现则更灵活自由； 通过后端 Custom...，通过这种方式，TF 就可以在自动构建反向梯度图时自动的实现对自定义算子梯度的集成。...其内部默认的实现逻辑是和对应的 TF 原生算子一样的。 - SecureOp 算子库 完整的前后端算子库，注册了对应的梯度函数；在内部实现中调用隐私协议层的抽象算子接口实现和 TF 的对接。...通过这些精细的定制化改造，最终就可以实现反向梯度子图的自动生成，可以极大的降低用户上手隐私计算的开发难度。 ?...在通过上述过程完成在前端层到SecureOp图的构建后，接下里就是依赖 TF 自身的图执行引擎来调度执行各个SecureOp的后端kernel实现了，在这个kernel中，为了和具体使用的隐私计算技术解耦
梯度反转 GRL paper: Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention...为了实现这一效果，作者引入minmax对抗机制，softmax判别层尽可能去识别task，share-bilstm特征抽取层尽可能抽取混淆task的通用特征。...这里作者用了GRL梯度反转层来实现minmax。...softmax学到的用于识别task的特征梯度，反向传播过gradient reversal层会调转正负 -1 * gradient 再对share-bilstm的参数进行更新，有点像生成器和判别器按相同步数进行同步训练的...之前有评论说梯度反转有些奇怪，因为目标是让share-bilstm学到通用特征，而不是学到把CWS判断成NER，把NER判断是CWS这种颠倒黑白的特征，个人感觉其实不会因为有minmax对抗机制在，在实际训练过程中
TensorFlow的层次结构从低到高可以分成如下五层。 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池。 第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。...第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....如tf.Variable,tf.constant,tf.function,tf.GradientTape,tf.nn.softmax... 如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。...第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...如果把模型比作一个房子，那么第四层API就是【模型之墙】。 第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。
第3步 - 定义神经网络架构 神经网络的体系结构指的是诸如网络中的层数，每层中的单元数以及单元如何在层之间连接的元素。...名为梯度下降优化的过程是通过沿负（下降）方向沿梯度采取迭代步骤来找到函数的（局部）最小值的常用方法。在TensorFlow中已经实现了几种梯度下降优化算法，在本教程中我们将使用Adam优化器。...这通过使用动量来通过计算梯度的指数加权平均值并在调整中使用该动量来加速该过程，从而扩展梯度下降优化。...我们将其存储为numpy数组并使用np.invert进行反转，因为当前矩阵将黑色表示为0，将白色表示为255，而我们则需要相反。最后，我们调用ravel来排列数组。...当前最先进的研究使用涉及卷积层的更复杂的网络架构，在同一问题上实现了大约99％的研究。这些使用图像的2D结构来更好地表示内容，不像我们将所有像素平铺成784个单位的一个矢量的方法。
这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...模型 然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...TensorFlow和PyTorch模型，我们可以定义TF和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。
在实际应用中，深层神经网络会遇到许多困难，如过拟合、参数调试、梯度弥散等。...Softmax回归模型对MNIST数据集取得了92%的正确率，现在我们给神经网络加上一层隐含层，并使用减轻过拟合的Dropout、自适应学习率的Adagrad以及解决梯度弥散问题激活函数ReLU。...初始化隐含层的全中W1和偏置b1，因为模型使用的激活函数是ReLU，需要使用正态分布对W1进行初始化，给权重参数增加一些噪声来打破完全对称并避免0梯度。...下面定义模型结构，首先定义一个隐含层hidden1，通过tf.nn.relu(tf.matmul(x,W1) + b1)实现一个激活函数为ReLU的隐含层，这个隐含层的计算公式就是y = relu(W1x...接下来调用tf.nn.dropout实现Dropout功能，随机将一部分神经元节点置为0，这里的keep_prob参数是保留的数据比例而不是置为0的比例。
图 1.2.4：三种不同学习率的学习曲线对比 1.3 用隐藏层分类平面数据点 第 3 节介绍如何在神经网络中添加隐藏层以对平面数据点进行分类，本节将教你理解反向传播的工作过程、隐藏层对捕捉非线性关系的作用...重点内容包括：用单个隐藏层实现二分类器；使用非线性激活函数；计算交叉熵损失；实现前向和反向传播。...Adam 不仅如 RMSProp 算法那样基于一阶矩均值计算适应性参数学习率，它同时还充分利用了梯度的二阶矩均值（即有偏方差/uncentered variance）。...计算历史梯度平方的指数加权平均值，并将它储存为变量 s（有偏估计），然后计算 s^corrected（修正的无偏估计）。 3. 然后结合前两步的信息更新参数。 这一更新过程如笔记所述可表示为： ?...更具体地，在梯度下降的时候，当你反向传播从最后一层一直到第一层的时候，每一步都在乘以权重矩阵，所以梯度会以指数函数的速率下降到 0（或者在有些极少的情况里，梯度以指数函数的速率产生爆炸）。
我们也已经对核心 TF 进行了更改以更好地支持这种使用案例。 Sonnet 被专门设计用于与 TensorFlow 协同工作，因此不会阻止访问底层细节，如 Tensors 和可变范围等。...GitHub 库：https://www.github.com/deepmind/sonnet 再来一个新的 TF 库意义何在？...问：可以将其与其他高级TF API（如TF Slim）混合使用吗？ 答：Sonnet模块一旦构建出来，就遵循Tensor-In-Tensor-Out的原理，因此可以与TF-Slim等的功能混合。...不过需要注意的是，这可能会导致意外行为的发生——TF-Slim控制共享是通过传递明确的scope =和 reuse = kwargs到层函数中——如果在Sonnet模块的_build（）方法中使用TF-Slim...层，多次调用的话就不太可能正常工作。
如何在参数化量子电路上进行机器学习？ 为弄清楚这一点，马苏德·莫西尼（Masoud Mohseni）(TFQ的技术负责人)提供了示例。...为此，TFQ依赖于Cirq（一个近期计算机上实现量子电路的开源平台）。Cirq包括定义量子计算所需的基本结构，如量子位、门、电路和计算算符。...样本或取平均值通过将量子数据和量子模型送至 tfq.Sample 或者 tfq.Expectation 层。...由于TFQ与TensorFlow完全兼容，量子模型可直接与其联系 tf.keras.layers.Layer 如tf.keras.layers.Dense....tf.keras.losses 步骤6: 评估梯度和更新参数-评估成本函数后，为降低成本，管道中的自由参数应按照预期方向更新。
主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心。 ? tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ?...tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高。 ? tf.nn.relu：修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。...在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。...tf.nn模块尚没有实现该函数。 ?...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
梯度消失/爆炸问题 正如我们在第 10 章中所讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层，传播误差的梯度。...梯度消失问题大大减少了，他们可以使用饱和激活函数，如 tanh 甚至逻辑激活函数。网络对权重初始化也不那么敏感。他们能够使用更大的学习率，显著加快了学习过程。...如您所见，代码保持非常相似。...这就是所谓的梯度裁剪。一般来说，人们更喜欢批量标准化，但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。...也就是说，如果你有很多未标记的训练数据，你可以尝试逐层训练层，从最低层开始，然后上升，使用无监督的特征检测算法，如限制玻尔兹曼机（RBM；见附录 E）或自动编码器（见第 15 章）。
注意下面的梯度函数实现重用了前向传导中计算的 (tf.exp(x))，避免冗余计算，从而提高梯度计算的效率。...一旦数据被输入，层的参数就被设定好了。 训练任何模型都需要定义一个损失函数，计算梯度，并使用一个优化器更新参数。...用这种方式，你就可以融合部分计算（如自定义 RNN 细胞的内部）实现高性能，同时还能保持 eager execution 的灵活性和可读性。 如何改写我的代码？...使用目标导向的层（比如 tf.layer.Conv2D() 或者 Keras 层），它们可以直接存储变量。 你可以为大多数模型写代码，这对 eager execution 和图构建同样有效。...这种梯度修正对于实现如 KFAC 的高级优化算法时十分有用。想想我早期所讲，KFAC 在简单网络中相当于激活函数和反向传播值白化的梯度下降。 这就可以理解为梯度在其两边乘上了白化的矩阵 ?
您可以通过继承它实现自己的层：class MySimpleLayer(tf.keras.layers.Layer):def __init__(self, output_units):self.output_units...这是一个本身也是层的层容器，允许 tf.keras.Model 对象包含其他 tf.keras.Model 对象。...4.Eager 训练计算梯度自动微分对于实现机器学习算法（例如用于训练神经网络的反向传播）很有用。...汇总操作（如 tf.contrib.summary.scalar）在模型构建期间被插入。...使用面向对象的层 API，如 tf.keras.layers 和 tf.keras.Model，因为它们有明确的变量存储空间。
因此，低级细节在默认状态下是隐藏的（如权重初始化 ops、梯度、一般层类型的内部 ops 等）。HiddenLayer 还将常用层序列叠在一起。...你可以绘制损失函数和准确率图、权重直方图，或者可视化一些层的激活函数。 ? 在 Jupyter Notebook 之外： 在 Jupyter Notebook 外同样可以使用 HiddenLayer。...https://github.com/waleedka/hiddenlayer/blob/master/demos/pytorch_graph.ipynb pytorch_train.ipynb：展示了如何在...：此 notebook 介绍了如何为不同的 TF SLIM 模型生成图。...地址：https://github.com/waleedka/hiddenlayer/blob/master/demos/tf_graph.ipynb tf_train.ipynb：展示了如何在 TensorFlow
AdaGrad 算法通过沿着最陡的维度缩小梯度向量来实现这一点（见公式 11-6）： ? 公式11-6 AdaGrad算法 第一步将梯度的平方累加到矢量s中（⊗符号表示单元乘法）。...) 实际上，由于 Adam 是一种自适应学习率算法（如 AdaGrad 和 RMSProp），所以对学习率超参数η的调整较少。...要使用 TensorFlow 实现dropout，可以简单地将dropout()函数应用于输入层和每个隐藏层的输出。...这可以很容易地为图像数据集实现数据增强。 训练非常深的神经网络的另一个强大的技术是添加跳过连接（跳过连接是将层的输入添加到更高层的输出时）。 我们将在第 13 章中谈论深度残差网络时探讨这个想法。...您需要一个包含五个神经元的 softmax 输出层，并且一如既往地确保定期保存检查点，并保存最终模型，以便稍后再使用它。 使用交叉验证调整超参数，并查看你能达到什么准确度。
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