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基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式
今天小编就为大家分享一篇基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:117760
提供者:
weixin_38672739
基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式
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tens
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:121856
提供者:
weixin_38564598