tensorflow 量化和裁剪的资料
如何优化和压缩tensorflow模型 一 优化模型 移动设备有很大的局限性，因此可以进行任何可以减少应用程序占用空间的预处理值得考虑。 TensorFlow库的一种方式是保持较小的移动性，只支持在推理期间常用的操作子集。这是一个合理的方法，因为在移动平台上很少进行培训。同样，它也排除 ...
原文：TensorFlow的梯度裁剪
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。回想我们使用梯度下降方法更新参数： 损失函数的值沿着梯度的方向呈下降趋势，然而，如果梯度 偏导数 很大话，就会出现函数值跳 ...
2018-10-02 18:34 0 3809 推荐指数：
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Tensorflow–卷积的梯度反向传播 一.valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度：第一种情况，在已知卷积核的情况下，对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导)；第二种情况，在已知张量的情况下，对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1. ...
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梯度修剪 梯度修剪主要避免训练梯度爆炸的问题，一般来说使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了，但还是有必要理解下实现的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care ...