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
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2024-01-10 16:39:28
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# 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
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
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2024-04-09 13:55:14
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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
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2024-08-08 11:30:21
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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
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2024-04-02 00:01:30
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DANN与梯度反转层（GRL）详解
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2021-07-18 16:24:25
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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。
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2021-07-28 10:22:17
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反转链表github链接题目在此解题思路当年没写的反转地球还是要补，跑不掉啊。输入部分：用结构体数组存。创建链表：先建立一个只有首个元素的链表，再一个一个插入节点。插入时用指针从数组头往后找。直到-1结束。反转链表：用四个指针p(依次往后移动)，p1(需要反转的节点)，p2(反转的节点将到达位置的后一个节点)，p3(反转的节点将到达位置的前一个节点)，这样k个节点反转时，开始p指向第一个，p1=p
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2023-08-21 10:31:56
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梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。对于更普遍的梯度消失问题，可以考虑用ReLU激活函数取代sigmoid激活函数。另外，LSTM的结构设计也可以改善RNN中的
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2020-04-07 14:21:00
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梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的， 最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 ...
原创
2018-08-27 09:31:27
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文章目录一 前言二 自适应梯度算法之AdaGrad三 随机梯度下降法SGD四 特征缩放 Feature Scaling五 Gradient Descent 背后的数学原理 (重要！！！)六 结束语 一 前言 在前一篇文章 机器学习之回归(Regression)再理解 中小编提到了梯度下降，我们知道在设定好损失函数后，只要loss函数是可微分的，我们就可以通过Gradient Descent
Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。结合上面的实验，作者们认为神经网络的退化才是难
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2024-05-11 09:53:24
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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1589: 反转地球，颠覆世界时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 提交: 14 解决: 10 [提交][状态][讨论版]题目描述 北欧巨人沉睡了几万年后苏醒过来了，他们想做的第一件事就是让整个世界回到属于他们的那个“神话”时代。万能的上帝知道此事后和巨人们产生如下对话： 上帝：你们知道怎么返回“神话”时代吗？巨人：...
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2023-08-02 21:58:34
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梯度：是一个包含n个偏导数的向量 ...
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2021-07-23 16:40:00
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问题描述
先来看看问题描述。
当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。
下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。
结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1.
我们又取每层layer中参数向量的长度来粗略的估计该层的更新速
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2019-08-18 17:52:00
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1. 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因）梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。
2. 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响梯度弥散：会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，极
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2022-02-23 16:49:58
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给定误差函数，学习率，甚至目标变量的大小，训练神经网络可能变得不稳定。训练期间权重的较大更新会导致数值上溢或下溢，通常称为梯度爆炸（gradients exploding）。梯度爆炸在递归神经网络中更为常见，例如LSTM，因为梯度的累积在数百个输入时间步长上展开。梯度爆炸的一种常见且相对容易的解决方案是：在通过网络向后传播误差并使用其更新权重之前，更改误差的导数。两种方法包括：给定选定的向量范数
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2024-05-09 13:39:33
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基本数学原理由线性回归算法我们可得：在目标函数J(θ)得到后，我们并不一定能够直接进行求解，而应用梯度下降算法可以对J(θ)进行求解。梯度：对J(θ)求偏导得到的斜率，方向为上升梯度下降即为方向向下的梯度，可以应用于求最小值梯度下降算法即为通过一次一次的迭代优化，不断调整我们的梯度下降方向，直至求出一个近似最优解。优化步骤找到当前合适的优化方向进行一次小幅迭代按照迭代的方向和步伐对参数进行更新权重
NaN的意思是not a number,不是一个数字。1、梯度爆炸一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值，你会发现loss随着迭代有明显的增长，最后因为loss值太大以致于不能用浮点数去表示，所以变成了NaN。可采取
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2024-03-16 00:14:55
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