PyTorch中梯度為什么默認自動累加，在反向傳播前要手動將梯度清零？
主要可以通過兩個角度來說明，但其實表述的意思也是異曲同工 低顯存跑大batchsize的角度 這種模式可以讓梯度玩出更多花樣，比如說梯度累加（gradient accumulation） 傳統的訓練函數，一個batch是這么訓練的： 獲取loss：輸入圖像和標簽，通過infer計算 ...
原文：Pytorch-反向傳播梯度
.感知機 單層感知機： 多層感知機： .鏈式法則求梯度 y w x b y w y b frac dy dw frac dy dy frac dy dw w x .對Himmelblau函數的優化實例 Himmelblau函數： f x,y x y x y 有四個全局最小解，且值都為 ，常用來檢驗優化算法的表現。 np.meshgrid X, Y 函數 生成網格點坐標矩陣，比如：二維坐標系中，X ...
2020-07-10 20:42 0 1893 推薦指數：
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