目录 　　基础概念 　　自定义一个网络为例 　　初始化模型参数 　　计算卷积核上的梯度 　　梯度更新 　　PyTorch实战 　　参考资料 在很多机器学习的资料中，对梯度反向传播在全连接神经网络的应用介绍的比较多；但是较少有介绍过卷积网络的梯度是如何反向传播的，这也是知乎公司 ...

1. torch.autograd.detect_anomaly() 转自点击 ， 上面的代码就会给出具体是哪句代码求导出现的问题。 2.Debug https://medium.com/@me_26124 ...

1、反向传播 　　简单的理解，反向传播的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 　　链式求导十分冗余，因为很多路径被重复访问了，对于权值动则数万的深度模型中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的。 　　 同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余 ...

直观理解反向传播 反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。 上一集中提到一点，13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路，梯度向量每一项的大小，是在说代价函数对每个参数有多敏感。 如上图，我们可以这样里理解，第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。 我们来考虑一个还没有 ...

理解反向传播 要理解反向传播，先来看看正向传播。下面是一个神经网络的一般结构图： 其中，\(x\) 表示输入样本，\(\bm{w}\) 表示未知参数(图中未标出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函数，\(y\) 表示预测值，\(\hat{y}\) 表示真实值。 显然，通过从样本 \(x ...

在深度学习中，前向传播与反向传播是很重要的概念，因此我们需要对前向传播与反向传播有更加深刻的理解，假设这里有一个三层的神经网络 在这里，上面一排表示的是前向传播，后面一排表示的是反向传播，在前向传播的情况每一层将通过一层激活函数去线性化，并且在前向传播的过程中会缓存z[l],最终输出y ...

目录 　　链式法则 　　逻辑回归的正、反向传播 　　逻辑回归的正、反向传播案例 　　全连接神经网络的正、反向传播 　　全连接神经网络的正、反向传播案例 　　参考资料 链式法则 类型一： 类型二： 类型 ...

ReLU层的设计： ReLU函数： 　　 导数： 　　 Sigmoid层的设计： Affine 层： Softmax-with-Loss 层的实现 对应误差反向传播法的神经网络的实现： ...