backward（）反向传播后神经网络的梯度计算

最新推荐文章于 2024-05-28 11:30:31 发布
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分类专栏： CV笔记 文章标签： 神经网络 batch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xx_xjm/article/details/124715617
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本文探讨了深度学习中反向传播的作用，重点解释了loss.backward()如何计算梯度。当loss基于整个batch计算时，梯度为batch元素的梯度之和或平均值；若loss仅依赖于batch中的单个样本，则梯度仅反映该样本的影响。理解这一过程对于优化神经网络模型至关重要。

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loss.backward（）反向传播计算的梯度是根据loss的计算方式来的。如果loss用到了整个batch，则梯度是整个batch的梯度之和，也可能是平均，取决于loss的计算方式，如果loss只用到了batch中的某一个图，则梯度只会是这一个图的影响。

在PyTorch上实现的反向传播人工神经网络.zip
10-03
而另一个文件“基于 PyTorch 实现的 Backward Propagation 人工神经网络_ANNwithPyTorch”则强调了这一网络实现的技术细节——基于PyTorch框架的反向传播算法。 此项目中的代码结构可能包括以下几个关键部分：数据...
Pytorch中的梯度回传与梯度清零
qq_35398033的博客
07-12 1万+
首先要明确在Pytorch当中，计算得到的梯度是默认累加的，而不是下次计算梯度就自动清零上一次的梯度值。 这样做的好处有以下几点： 1、减小multitask的内存消耗 ​ 在PyTorch中，multi-task任务一个标准的train from scratch流程为： for idx, data in enumerate(train_loader): xs, ys = data pred1 = model1(xs) pred2 = model2(xs) lo
从零学习误差反向传播(梯度下降法)
xiufan1的博客
09-28 508
简单的方式描述误差反向传播
pytorch复习笔记--loss.backward()、optimizer.step()和optimizer.zero_grad()的用法
牵一只蜗牛去散步
11-30 9000
通过②和③的对比，能看出 optimizer.zero_grad() 的作用是清除之前累积的梯度值。，lr 表示学习率 learning rate，减号表示沿着梯度的反方向进行更新；这一步会计算所有变量x的梯度值。3--optimizer.zero_grad()的用法。，一般在loss.backward()前使用，即清除。2--optimizer.step()的用法。作用：清除优化器关于所有参数x的累计梯度值。1--loss.backward()的用法。指的是上一个epoch累积的梯度。
反向传播与梯度下降的关系
hxxjxw的博客
08-10 610
def deconv(in_planes, out_planes): return nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(in_planes, out_planes, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False), nn.LeakyReLU(0.1,inplace=True) ) 来自Flownet程序https://github.com/ClementPina...
复盘：池化层(Pooling)的反向传播过程，平均池化，最大值池化都是如何反向传播的
weixin_46838716的博客
07-16 1321
1）很容易，我们的目标就是梯度总和是不能变的，mean池化的话，直接将梯度均分n份，返回去传 2）max池化的话，需要记录当初池化的位置，梯度回传只传给这个位置 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。...
反向传播算法：计算梯度的利器
AI天才研究院
04-28 512
1. 背景介绍 1.1 人工智能与机器学习 人工智能（Artificial Intelligence，AI）旨在使机器能够像人类一样思考和行动。机器学习（Machine Learning，ML）作为人工智能的一个重要分支，致力于研究如何让计算机系统从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式的编程。近
神经网络中卷积层前向传播forward和反向传播backward计算梯度python实现
qq_38469553的博客
06-04 3558
1.理论推导 参考博客如下，写得很好。 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 关键点就在于，反向传播的过程中，得到了top的梯度后，如何反向来传。个人的理解是首先得求出top一层的误差在bottom一层关于变量的梯度DX，然后再求出bottom层...
2. 神经网络系列--反向传播与梯度下降
weixin_43216229的博客
12-18 835
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再...
动手实现深度神经网络3 增加误差反向传播计算梯度&完成MNIST数据集手写数字识别
weixin_49374896的博客
03-01 2889
在这一部分中我们利用误差反向传播来计算梯度，误差反向传播计算梯度的速度大大超过了之前采用的数值微分发法。经过这次改进，我们的神经网络就能以很快的速度和较高的准确率完成MNIST数据集手写数字识别啦！
pytorch学习笔记（十四）——LOSS及其梯度
weixin_46753186的博客
03-21 2814
pytorch深度学习：LOSS及其梯度
pytorch骚操作之梯度累加，变相增大batch size
weixin_43646592的博客
11-30 6903
梯度累加其实是为了变相扩大batch_size，用来解决显存受限问题。有牛x的显卡就不用考虑这骚操作。
反向传播理论更新梯度分析（超级详细附图）
weixin_55189321的博客
06-26 8596
这就是对一个前向传播中的某个参数进行梯度更新的过程，当然这个更新过程不可能是一次完成的，在进行完一次反向传播更新梯度后紧接着会进行下一个前向传播，然后重新计算误差，这样多次循环之后会使得损失值逐渐降低，当达到某个设定值时这个循环更新梯度的过程就会停止，从而完成一整个训练流程。这是一个简单的三层神经网络X1和X2都是输入的数据，每个蓝色球就代表一个神经元，而每个神经元是由两个部分组成，一个是输入值X和权重系数W的线性方程，即表示为e=WX+b,b是偏置，上面这一行的e就是指的神经元的e。
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（梯度、误差反向传播算法BP）
weixin_42051846的博客
02-06 8040
本文主要介绍了神经网络的反向传播过程原理，同时对最常见的误差反向传播算法的原理及实现过程进行说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
Pytorch 相关-梯度回传
whaosoft143ai的博客
07-27 1874
其实通过这次探讨，只能说是了解地稍微深一些了，但是其中的原理还是不太明白。比如autograd的跟踪、in-placeoperations的属性，什么时候requires_grad为True，什么时候又为False，什么时候梯度会进行覆盖等等，这一些还是一头雾水。特别是上面那种写法，搞不明白loss为什么就突然下降了，所以还是得多学多用才能记住，才能深刻理解。我也看到很多文章提到其实大部分的写法都十分高效了，所以除非处于非常沉重的内存压力下，否则一般不会用到太多骚操作。...
梯度值与参数更新optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step原理解析
智市科技博客
11-30 7263
在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward、和optimizer.step()、lr_scheduler.step()四个函数，使用如下所示： train_loader=DataLoader( train_dataset, batch_size=2, shuffle=True ) model=myModel() criterion=nn.CrossEntropyLoss()
Pytorch: loss.backward()背后的原理
最新发布
日常学习与专研的记录
05-28 7047
本文介绍pytorch的 loss.backward()的背后原理
关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑
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漫浸天空的雨色的备忘录~
03-01 5万+
关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑 首先，loss.backward()这个函数很简单，就是计算与图中叶子结点有关的当前张量的梯度 使用呢，当然可以直接如下使用 optimizer.zero_grad() 清空过往梯度； loss.backward() 反向传播，计算当前梯度； optimizer.step() 根据梯度更新网...
backward理解
weixin_38383877的博客
12-07 2786
backward：自动求梯度。计算小批量随机梯度。 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解 叫作解析解（analytical solution）。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而，大多数 深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numerical solution）。 在求数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient d
深入解析：反向传播神经网络的C++实现方法
反向传播算法是神经网络中训练过程的关键，它是一种监督学习算法，通过计算预测值和真实值之间的误差，然后将误差向后传递（反向），用以调整网络中的权重和偏置。这一过程通常涉及以下几个步骤： 1. **前向传播...
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