tensorflow 查看梯度方式

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/12 浏览:2)

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resnet,densenet之类的

2. tensorflow中如何查看梯度

tf.gradients(y,x)这里的就是y对于x的导数(dy/dx),x和y一定要有关联哦~

直接tf.gradients(y_, weight1)就可以了~

以上这篇tensorflow 查看梯度方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

一句话新闻

一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?