1. 為什麼要檢視梯度
對於初學者來說網路經常不收斂,loss很奇怪(就是不收斂),所以懷疑是反向傳播中梯度的問題
(1)求導之後的數(的絕對值)越來越小(趨近於0),這就是梯度程式設計客棧消失
(2)求導之後的數(的絕對值)越來越大(特別大,發散),這就是梯度**
所以說呢,當loss不正常時,可以看看梯度是否處於**,或者是消失了,梯度**的話,網路中的w也會很大,人程式設計客棧工控制一下(初始化的時候弄小點等等肯定還有其它方法,只是我不知道,知道的大神也可以稍微告訴我一下~~)www.cppcns.com,要是梯度消失,可以試著用用resnet,densenet之類的
2. tensorflow中如何檢視梯度
tf.gradients(y,x)這裡的就是y對於x的導數(dy/dx),x和y一定要有關聯哦~
直接tf.gradien程式設計客棧ts(y_, weight1)就可以了~
本文標題: tensorflow 檢視梯度方式
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tensorflow梯度下降
import tensorflow as tf model parameters w tf.variable 0 dtype tf.float32 w初值及型別 b tf.variable 0 dtype tf.float32 b初值及型別 model input and output x tf.p...
TensorFlow 梯度優化相關
tf.trainable variables可以得到整個模型中所有trainable true的variable,也是自由處理梯度的基礎 tf.gradients 用來計算導數。該函式的定義如下所示 def gradients ys,xs,grad ys none,name gradients co...
TensorFlow中梯度下降函式
一 介紹 下面介紹在tensorflow中進行隨機梯度下降優化的函式。在tensorflow中通過乙個叫optimizer的優化器類進行訓練優化。二 梯度下降優化器 三 說明 在訓練過程中先例項化乙個優化函式如tf.train.gradientdescentoptimizer,並基於一定的學習率進行...