Pytorch-反向傳播梯度
1.感知機 單層感知機： 多層感知機： 2.鏈式法則求梯度 $y1 = w1 * x +b1$ $y2 = w2 * y1 +b2$ $\frac{dy_{2}}{^{dw_{1}}}= \frac{dy_{2}}{^{dy_{1}}}*\frac{dy_ ...
原文：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計算得到預測值，計算損失函數 optimizer.zero grad 清空過往梯度 loss.backward 反向傳播，計 ...
2020-07-16 13:53 0 742 推薦指數：
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