TensorFlow——梯度计算

最新推荐文章于 2025-03-11 22:45:18 发布
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分类专栏： Deep Learning TensorFlow 文章标签： tensorflow 人工智能 python
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本文详细介绍了TensorFlow中梯度计算的概念，包括梯度下降的核心公式、二阶导的求法，以及各种激活函数如Sigmoid、Tanh、ReLU的梯度。此外，还探讨了损失函数Loss的梯度，如MSE和Cross Entropy，并讨论了单输出和多输出感知机及其梯度计算，最后讲解了多层感知机的链式法则求梯度方法。

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Gradient Descent

核心公式

For instance

GradientTape

如果不将需要求梯度的 w 放入GradientTape中，就不能自动求 w 的梯度

 另外，GradientTape 有一个参数persistent，如果不设置的话，tape.gradient 只能用一次，也就是只能求一次梯度，再用的话就会报错

二阶导的求法

例如：

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