对theano求导的时候的一个疑问

最新推荐文章于 2022-10-10 15:18:25 发布
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本文深入探讨了神经网络中梯度计算的不同方法，对比了使用列表扩展与梯度函数两种方式计算梯度的效果。通过具体实例说明了这两种方法在计算参数梯度时的区别与应用场景。

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假定我们有下面下面4个参数w1,w2,b1,b2以及对应的cost。我看到早些版本的求导是这么写的

params1 = [w1,b1]

params2 = [w2,b2]

params = params1.extend(params2)

gparams = [(T.grad(cost, param) for param in params)]


还有一种是

gparams = T.grad(cost, params)


我个人觉得是没有区别

silence1214
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