文件名称:
基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式
开发工具:
文件大小: 119kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：前言
在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如 ），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景，如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中，就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转，也就是需要更改正常的梯度传播过程，如下图的 所示。
在tensorflow中有若干可以实现定制梯度的方法，这里介绍两种。
1. 重写梯度法
重写梯度法指的是通过tensorflow自带的机制，将某个节点的梯度重写(override)，这种方法的适用性最广。我们这里举个
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