# 实现梯度反转层（Gradient Reversal Layer, GRL）在PyTorch中的方法
## 引言
在深度学习中，梯度反转层（GRL）是一种在训练过程中用于域适应的技术。它的主要作用是对输入梯度的符号进行翻转，同时保持输入不变。这在多个领域如迁移学习和对抗训练中都非常有用。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现GRL层，包括实现步骤和代码示例。
## 实现步骤
为了实现GRL
一、关于梯度简单来说：梯度不是一个值，而是一个方向1.delta法则为了克服多层感知机调参存在的问题，人们设计了一种名为delta（ [公式] ）法则（delta rule）的启发式方法，该方法可以让目标收敛到最佳解的近似值。 delta法则的核心思想在于，使用梯度下降（gradient descent）的方法找极值。2.一维梯度 如果这个斜率越大，就表明其上升趋势越强劲。当这个斜率为0时，就达到
转载
2024-01-10 16:39:28
458阅读
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度，它是一个非负函数，记为一般来说，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数表示预测值与真实值之间的差异，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则化。一般形式为： ...
原创
2021-08-13 09:20:22
1195阅读
DANN与梯度反转层（GRL）详解
转载
2021-07-18 16:24:25
628阅读
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
转载
2021-07-28 10:22:17
447阅读
1.CNN模型中池化层的作用是什么？常用的有mean pooling和max pooling，简言之，取区域平均或最大。作用是保留主要的特征，同时减少下一层的参数和计算量，防止过拟合；也可以保持translation（平移）、rotation（旋转）、scale（尺度）不变性。2.Mean Pooling和Max Pooling是如何反向传递梯度的？mean pooling的反向传播的过程也就是把
转载
2024-08-08 11:30:21
61阅读
1.数据集的准备（官方Data–CIFAR10为例），主要包括两部分：train_data、test_data：import 需要的包，小技巧：开始不知道用哪些包可以先不引用，输入命令后未引用的包下面会有红线警告，鼠标点击一下，然后 alt+enter会显示 需要引用的选项，选择即可。train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root= r'D:\trai
转载
2023-07-24 07:58:40
151阅读
问题CNN在反向传播中需要逐层向前求梯度，而pooling层没有可学习的参数，那它是如何进行反向传播的呢？CNN中为什么要加入pooling层，他的作用是什么呢？Pooling层CNN一般采用average pooling或max pooling来进行池化操作，而池化操作会改变feature map的大小，例如大小为64×64的feature map使用2×2的步长池化后，feature map大
转载
2024-04-09 13:55:14
40阅读
在笔者之前的博客中，有提到对tensorflow编程的一些总结。里面提到，tensorflow框架是一个在很大程度上支持用户自己定制程序的框架，在定制自己的训练代码时，我们往往只需要关注网络的前向传播，而网络的反向传播过程对于工程师们而言是透明的，这很大程度上减轻了深度学习工程师们的代码负担。可是，众所周知，在深度神经网络进行反传时，参数的更新是
转载
2024-04-02 00:01:30
138阅读
创建模型所常用的代码解释：张量与ndarray的互相转换： torch.from_numpy(a) 从numpy数组中创建张量
x1.numpy() 反之x.add(x1)
x.add_(x1) 加下划线的话就地改变x值
x.view 与np中的reshape方法相同
x.view(-1, 1) -1代表自动计算
x.item() 返回标量值张量的自动微分将Torch.Tensor属性
转载
2023-11-10 02:51:04
69阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习时，有时需要对某些层的梯度进行控制，例如设置这些层的梯度不进行更新。在这种情况下，我们需要清楚地了解如何实现这个过程。接下来我们将详细探讨“pytorch设置某些层梯度不跟新”这一问题，通过不同的结构来解析、调试并提供最佳实践。
### 背景定位
问题场景：在训练深度学习模型时，我们常常需要固定某些层的权重，例如在迁移学习中，我们希望保持预训练模型的某些特征
PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
转载
2023-08-08 10:52:27
124阅读
1.梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机
转载
2023-12-24 21:34:43
118阅读
创建tensortorch.empty(),未初始化的Tensor torch.rand(),随机初始化的Tensor(均匀分布) torch.randn(),标准分布 torch.normal(),正态分布 torch.uniform(),均匀分布 torch.randperm(),随机排列 torch.zeros(),全零的Tensor torch.ones(),全一的Tensor torch
转载
2023-09-24 10:53:21
186阅读
前言本篇笔记以介绍 pytorch 中的 autograd 模块功能为主，主要涉及 torch/autograd 下代码，不涉及底层的 C++ 实现。本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。torch.autograd.function （函数的反向传播）torch.autograd.functional （计算图的反向传播）torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查
转载
2024-06-21 09:34:30
58阅读
摘要在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。 在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为 torch.autograd 的内置微分引擎。 它支持任何计算图的梯度自动计算。 考虑最简单的一层神经网络，输入 x，参数 w 和 b，以及一些损失函数。 它可以通过以下方式在 PyTorch 中定义：import torch
x
转载
2023-08-28 17:42:36
227阅读
PyTorch学习（二）前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
转载
2023-08-27 22:56:45
173阅读
文章目录前言1 概念2 Tensor3 梯度 前言在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1 概念Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的
转载
2023-08-10 21:51:16
136阅读
梯度提升入门简化复杂的算法动机虽然大部分Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的堆叠/集成，但是作为大部分集成的一部分的一个特定模型是梯度提升(GBM)算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例：迈克尔Jahrer安全司机预测。他的解决方案是6个模型的混合。 1个LightGBM(GBM的变体)和5个神经网络。虽然他的成功归因于他将半监督学习用于结构化数据，但梯度提升模型也起到了重要作用。尽管
index数据库索引torch会全自动从从左往右数据库索引事例：a = torch.randn(4,3,28,28)表明相近一个CNN 的照片的键入数据信息，4表明这一batch一共有4张相片，而3表明照片的安全通道数为3(RGB)，(28，28)表明照片的尺寸一、基础数据库索引数据库索引1：表明第零张图片的shapeprint(a[0].shape)
#torch.Size([3,28,28])
