在较深的网络，如多层CNN或者非常长的RNN，由于求导的链式法则，有可能会出现梯度消失（Gradient Vanishing）或梯度爆炸（Gradient Exploding ）的问题。 原理 问题：为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛？ 梯度爆炸，其实就是偏导数很大的意思。回想 ...

记录内容来自《Tensorflow实战Google一书》及MOOC人工智能实践 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值， 反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数 ...

1. 基本概念 方向导数：是一个数；反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。 偏导数：是多个数（每元有一个）；是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数，因此二元函数就有两个偏导数。 偏导函数：是一个函数；是一个关于点的偏导数的函数。 梯度：是一个向量；每个元素 ...

参考链接：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话，强烈推荐阅读原文，毕竟翻译过程中因为个人理解有限，可能会有谬误，还望读者能不吝指出。另外，由于原文太长，分了两部分翻译，本篇主要是梯度下降优化算法的总结，下篇 ...

或最大化函数的 x 值。如我们记 x ∗ =argminf(x) 2.梯度下降（gradient des ...

转自：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532858.html 梯度下降法，是当今最流行的优化（optimization）算法，亦是至今最常用的优化神经网络的方法。本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识，以帮助你使用这些算法。我们首先会 ...

由于显卡限制batch size，通过梯度累积优化弥补。 在训练的时候先累积多个batch的梯度，然后进行反向传播。 网络中的bn层会对梯度累积造成一定的影响。 pytorch网络，如果bn层对整体模型影响不大，可以在训练时也用model.eval()冻结bn层。 pytorch ...

梯度下降优化算法 梯度下降是常用的优化方式，具体的算法有： 梯度下降法 批梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent, SGD) 小批量梯度下降(Mini-Batch ...