PyTorch中梯度为什么默认自动累加，在反向传播前要手动将梯度清零？
主要可以通过两个角度来说明，但其实表述的意思也是异曲同工 低显存跑大batchsize的角度 这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation） 传统的训练函数，一个batch是这么训练的： 获取loss：输入图像和标签，通过infer计算 ...
原文：Pytorch-反向传播梯度
.感知机 单层感知机： 多层感知机： .链式法则求梯度 y w x b y w y b frac dy dw frac dy dy frac dy dw w x .对Himmelblau函数的优化实例 Himmelblau函数： f x,y x y x y 有四个全局最小解，且值都为 ，常用来检验优化算法的表现。 np.meshgrid X, Y 函数 生成网格点坐标矩阵，比如：二维坐标系中，X ...
2020-07-10 20:42 0 1893 推荐指数：
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