深度學習面試題30：卷積的梯度反向傳播
目錄 基礎概念 自定義一個網絡為例 初始化模型參數 計算卷積核上的梯度 梯度更新 PyTorch實戰 參考資料 在很多機器學習的資料中，對梯度反向傳播在全連接神經網絡的應用介紹的比較多；但是較少有介紹過卷積網絡的梯度是如何反向傳播的，這也是知乎公司 ...
原文：深度學習梯度反向傳播出現Nan值的原因歸類
症狀：前向計算一切正常 梯度反向傳播的時候就出現異常，梯度從某一層開始出現Nan值 Nan: Not a number縮寫，在numpy中，np.nan np.nan，是唯一個不等於自身的數 。 計算 異常 模型 変量 時 異常 數字 出 。Python Nan 現 。 根因：原因目前遇到的分為兩種，其一 你使用了power x, a a lt 這樣的算子，因為power函數這樣的算子，在梯度反向 ...
2019-03-08 10:01 1 777 推薦指數：
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1. torch.autograd.detect_anomaly() 轉自點擊 ， 上面的代碼就會給出具體是哪句代碼求導出現的問題。 2.Debug https://medium.com/@me_26124 ...
深度學習—反向傳播的理解
1、反向傳播 簡單的理解，反向傳播的確就是復合函數的鏈式法則，但其在實際運算中的意義比鏈式法則要大的多。 鏈式求導十分冗余，因為很多路徑被重復訪問了，對於權值動則數萬的深度模型中的神經網絡，這樣的冗余所導致的計算量是相當大的。 同樣是利用鏈式法則，BP算法則機智地避開了這種冗余 ...
深度學習之反向傳播算法
直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點，13000維的梯度向量是難以想象的。換個思路，梯度向量每一項的大小，是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖，我們可以這樣里理解，第一個權重對代價函數的影響是是第二個的32倍。 我們來考慮一個還沒有 ...
深度學習 - 反向傳播算法
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深度學習中的前向傳播與反向傳播
在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...
深度學習面試題06：全連接神經網絡正向傳播與梯度反向傳播
目錄 鏈式法則 邏輯回歸的正、反向傳播 邏輯回歸的正、反向傳播案例 全連接神經網絡的正、反向傳播 全連接神經網絡的正、反向傳播案例 參考資料 鏈式法則 類型一： 類型二： 類型 ...
python: 深度學習-誤差反向傳播法
ReLU層的設計： ReLU函數： 導數： Sigmoid層的設計： Affine 層： Softmax-with-Loss 層的實現 對應誤差反向傳播法的神經網絡的實現： ...