pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation)
PyTorch中，在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ 原因在于，在PyTorch中，计算得到的梯度值会进行累加,而这样的好处，可以从内存消耗的角度来看。 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为: 从PyTorch的设计原理上来说 ...
原文：梯度累加(Gradient Accumulation)
上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过 的情况不多 batchsize太大会有副作用 ，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在某些时候比不加收敛更快 我们在训练神经网络的时候，超参数batch size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件 ...
2021-03-30 17:53 0 2577 推荐指数：
相关推荐
自然梯度（Natural Gradient）
自然梯度（Natural Gradient） ...
梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...
梯度下降（Gradient Descent）
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...
梯度下降（Gradient Descent）小结
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...
梯度下降（Gradient Descent）小结
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...
梯度下降算法（gradient descent）
简述 梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。 现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示： 梯度下降的相关 ...
【PyTorch】PyTorch中的梯度累加
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 ...