基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient

1. 函数求一阶导 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() tfe=tf.contrib.eager from math import pi def f(x): return tf.square(tf.sin(x)) assert f(pi/2).numpy()==1.0 sess=tf.Session() grad_f=tfe.gradients_function(f) print(grad_f(np.zeros(1))[0].n

1. 为什么要查看梯度 对于初学者来说网络经常不收敛,loss很奇怪(就是不收敛),所以怀疑是反向传播中梯度的问题 (1)求导之后的数(的绝对值)越来越小(趋近于0),这就是梯度消失 (2)求导之后的数(的绝对值)越来越大(特别大,发散),这就是梯度爆炸 所以说呢,当loss不正常时,可以看看梯度是否处于爆炸,或者是消失了,梯度爆炸的话,网络中的W也会很大,人工控制一下(初始化的时候弄小点等等肯定还有其它方法,只是我不知道,知道的大神也可以稍微告诉我一下~~),要是梯度消失,可以试着用用resn

我就废话不多说,看例子吧! import torch.nn as nn outputs = model(data) loss= loss_fn(outputs, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2) optimizer.step() nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数: param

这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点

前言 在深度学习中,有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制,特别是该节点操作不可导(比如阶梯除法如 ),如果实在需要对这个节点进行操作,而且希望其可以反向传播,那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度.在有些场景,如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中,就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转,也就是需要更改正常的梯度传播过程,如下图的 所示. 在tensorflow中有若干可以实现定制梯度的方法,这里介绍两种. 1. 重写梯度法 重写梯度法指的是通过tensorf

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]]) res = tf.matmul(w1, [[2],[1]]) grads = tf.gradients(res,[w1]) with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() print sess.run(res) print se

1.tf.train.exponential_decay() 指数衰减学习率: #tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_steps, decay_steps, decay_rate, staircase=True/False): #指数衰减学习率 #learning_rate-学习率 #global_steps-训练轮数 #decay_steps-完整的使用一遍训练数据所需的迭代轮数:=总训练样本数/batch #decay_rate-

目的: 在训练神经网络的时候,有时候需要自己写操作,比如faster_rcnn中的roi_pooling,我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像,前向传播可以检查流程和计算的正确性,而反向传播则可以大概检查流程的正确性. 实验 可视化rroi_align的梯度 1.pytorch 0.4.1及之前,需要声明需要参数,这里将图片数据声明为variable im_data = Variable(im_data, requires_grad=True) 2.进行前向传播,最后的loss映射为

1. 梯度爆炸的影响 在一个只有一个隐藏节点的网络中,损失函数和权值w偏置b构成error surface,其中有一堵墙,如下所示 损失函数每次迭代都是每次一小步,但是当遇到这堵墙时,在墙上的某点计算梯度,梯度会瞬间增大,指向某处不理想的位置.如果我们使用缩放,可以把误导控制在可接受范围内,如虚线箭头所示 2. 解决梯度爆炸问题的方法 通常会使用一种叫"clip gradients "的方法. 它能有效地权重控制在一定范围之内. 算法步骤如下. 首先设置一个梯度阈值:clip_grad

概述 ASP.NET Web API 的好用使用过的都知道,没有复杂的配置文件,一个简单的ApiController加上需要的Action就能工作.但是在使用API的时候总会遇到跨域请求的问题,特别各种APP万花齐放的今天,API的跨域请求是不能避免的. 在默认情况下,为了防止CSRF跨站的伪造攻击(或者是 javascript的同源策略(Same-Origin Policy)),一个网页从另外一个域获取数据时就会收到限制.有一些方法可以突破这个限制,那就是大家熟知的JSONP, 当然这只是众多

实例如下: if (!Array.prototype.indexOf) Array.prototype.indexOf = function (elt /*, from*/) { var len = this.length >>> 0; var from = Number(arguments[1]) || 0; from = (from < 0) ? Math.ceil(from) : Math.floor(from); if (from < 0) from += len;

本文实例讲述了Java基于Runtime调用外部程序出现阻塞的解决方法, 是一个很实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 有时候在java代码中会调用一些外部程序,比如SwfTools来转换swf.ffmpeg来转换视频等.如果你的代码这样写:Runtime.getRuntime().exec(command),会发现程序一下就执行完毕,而在命令行里要执行一会,是因为java没有等待外部程序的执行完毕,此时就需要使用阻塞,来等待外部程序执行结果: InputStream stderr

最近想学习一些python数据分析的内容,就弄了个爬虫爬取了一些数据,并打算用Anaconda一套的工具(pandas, numpy, scipy, matplotlib, jupyter)等进行一些初步的数据挖掘和分析. 在使用matplotlib画图时,横坐标为中文,但是画出的条形图横坐标总是显示"框框",就去查资料解决.感觉这应该是个比较常见的问题,网上的中文资料也确实很多,但是没有任何一个彻底解决了我遇到的问题.零零碎碎用了快3个小时的时间,才终于搞定.特此分享,希望能帮到有同

我发现网上许多讲解javaweb 项目 SSM(Spring,SpringMVC,Mybatis)配置的时候有些重点没有提到,一下我会贴上一些重要的配置和可能出现问题的地方,适合初学者借鉴 1. 新建javaweb项目是可以在新建的时候就选择相关依赖库,也可以用maven导入. 2.在从外部导入依赖库的时候记住要在war 中也导入,否则在服务器上就会找不到相关的依赖库,打包就会失败. 3. 在web.xml 中 配置 <!--1.启动Spring的容器 --> <!-- needed f