tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager...但也不能每行都计算一下梯度吧？计算量太大，也没必要。因此，需要一个上下文管理器（context manager）来连接需要计算梯度的函数和变量，方便求解同时也提升效率。...GradientTape默认只监控由tf.Variable创建的traiable=True属性（默认）的变量。上面例子中的x是constant，因此计算梯度需要增加g.watch(x)函数。...所以如果需要多次计算梯度，需要开启persistent=True属性，例如： x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape(persistent=True) as...对于TensorFlow 2.0，推荐大家使用这种方式计算梯度，并且可以在eager模式下查看具体的梯度值。
尤其是AlphaGo战胜了李世石之后，引来了外界大量的关注，从而得到了迅猛的发展。 既然神经网络也是机器学习的一个部分，那么神经网络模型同样需要损失函数。...损失函数的作用是量化模型当前的性能，由于是程序执行，我们需要有一个明确的指标告诉我们模型的能力究竟如何。另外模型训练也需要一个学习的目标，缩小损失函数就是模型学习的目标。...机器学习基础——详解机器学习损失函数之交叉熵 简单来说，交叉熵一般被用作分类问题的评估，对于分类问题，我们一般神经网络面临的是一个one-hot的向量。...导数求出来了，梯度自然也就好求了，梯度本质上的定义其实是函数对于各个变量偏导组成的向量。比如我们的样本是 ，在这一点的梯度就是 。...梯度求解出来了之后，很自然地就会想到的就是梯度下降法。
权重和偏置更新方向 : 这两个增量的方向要求是 , 损失函数不仅要下降 , 并且损失函数下降的速度越快越好 , 这个损失函数下降最快的方向 , 就是梯度的反方向 , 梯度通常是对损失函数进行求导得到的...; 损失函数 下降最快的方向 , 是梯度的反方向 ; 梯度通常是对损失函数进行求导得来的 ; 在某一点求导 , 就是这一点的曲线的切线的方向 ; 这里的方向只有两个 , 坐标轴正向 ( 从左到右 | 从负数到正数...梯度下降算法 : 梯度下降算法的目的是为了使损失函数 f(\theta) 达到最小值 ; 6 ....方向说明 ( 重点 ) : 损失函数 下降最快的方向 , 是梯度的反方向 ; 梯度通常是对损失函数进行求导得来的 ; 在某一点求导 , 就是这一点的曲线的切线的方向 ; 这里的方向只有两个 , 坐标轴正向...梯度下降 示例说明 ( 多个参数 ) ---- 1 . 两个参数的损失函数 : 下图是有两个参数的情况下的损失函数情况 ; 2 .
image.png image.png image.png 梯度下降 image.png image.png image.png image.png image.png image.png
本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。...a 推 导 损 失 函 数 的 梯 度 在上一小节中，我们详细推导出了逻辑回归的损失函数，在最后提到了逻辑回归的损失函数并没有数学解析解（不能通过公式代入样本和标签直接求出最终的θ），只能使用诸如梯度下降法这种迭代求解的方式来找到使得损失函数...使用梯度下降法求解损失函数的最优解，需要求出损失函数J(θ)关于θ向量中每个维度的导数。...b 向 量 化 前面求解出了逻辑回归损失函数的梯度，如果还记得线性回归时候求解的损失函数梯度的话，会发现两者有很多相通之处。 ?...▲逻辑回归梯度的向量化表示 有了逻辑回归损失函数的梯度，在梯度下降法的框架下可以非常容易的迭代搜索出使得损失函数J(θ)最小的θ解。
损失函数与梯度，从上图可以看出梯度向下， 偏导数 可以看出计算样本y误差向量乘以样本x列向量,算出w需要使用所有的样本，然后再次迭代 import pandas as pd import numpy as
网络攻击正成为吞噬企业利润的最大潜在威胁。数据显示，一次大规模黑客攻击可能导致530亿美元的损失，堪比自然灾害。跨国公司高管正加大网络安全方面的投入，这也带动了行业规模的增长。...网络安全带来的成本有多大？专家预计，2016年网络犯罪对全球经济带来的损失高达4500亿美元；2021年，这一数字将增加到1万亿美元。...劳埃德银行和Cyence的报告指出，一次大规模的黑客攻击可能导致高达530亿美元的损失，这相当于一场自然灾害的规模。...摩根士丹利的报告也提到，每年减少10%的安全漏洞，全球企业将减少170亿美元的损失。 这也带动了相关行业的持续增长。...我国的网络安全行业市场规模也逐年扩大，从2011年的179亿元，上升到2016年的496亿，6年翻了近3倍。
作者 | Hugegene 译者 | 刘畅 责编 | Rachel 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100） 【导语】本文对梯度函数和损失函数间的关系进行了介绍，并通过可视化方式进行了详细展示...另外，作者对三种常见的损失函数和两种常用的激活函数也进行了介绍和可视化。 你需要掌握关于神经网络训练的基础知识。本文尝试通过可视化方法，对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。 ?...损失函数和梯度下降之间的关系 为了对梯度下降过程进行可视化，我们先来看一个简单的情况：假设神经网络的最后一个节点输出一个权重数w，该网络的目标值是0。...调整 Learning_rate 值主要是用于防止w更新步伐太小或太大，或者避免梯度爆炸（梯度太大）或梯度消失的问题（梯度太小）。...损失函数对权重的求导过程 从上面阐释的步骤可以看出，神经网络中的权重由损失函数的导数而不是损失函数本身来进行更新或反向传播。因此，损失函数本身对反向传播并没有影响。下面对各类损失函数进行了展示： ?
假设现在真实的值为 y，预测的值为 h 。 损失函数公式为： 也就是所有误差和的平方。损失函数值越小，说明误差越小，这个损失函数也称最小二乘法。 4....梯度下降 损失函数中 xi 和 yi 都是给定的值，能调整的只有 ，如果随机的调整，数据量很大，会花费很长时间，每次调整都不清楚我调整的是高了还是低了。...梯度下降的通俗理解就是，把对以上损失函数最小值的求解，比喻成梯子，然后不断地下降，直到找到最低的值。...5.1 批量梯度下降（BGD） 批量梯度下降，是在每次求解过程中，把所有数据都进行考察，因此损失函数因该要在原来的损失函数的基础之上加上一个m：数据量，来求平均值： 因为现在针对所有的数据做了一次损失函数的求解...，比如我现在对100万条数据都做了损失函数的求解，数据量结果太大，除以数据量100万，求损失函数的平均值。
相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net.../oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑....softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1....标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度.
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数 绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值： ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下： ?...在训练神经网络的时候我们使用梯度下降的方法来更新 ? 和 ? ，因此需要计算代价函数对 ? 和 ? 的导数： ? 然后更新参数 ? 和 ? ： ?...那么为什么交叉熵损失函数就会比较好了呢？同样的对于交叉熵损失函数，计算一下参数更新的梯度公式就会发现原因。交叉熵损失函数一般定义为： ? 其中 ? 是我们期望的输出， ?
这里谈到的语言特性，都是从 C++的多重继承演变而来的，都没法完整地实现和代替多重继承本身，但是有了改进和变通，大部分功能保留了下来，又避免了多重继承本身的问题。...C++的多重继承 这个问题我觉得需要从老祖宗 C++谈起，我记得刚开始学 C++的时候老师就反复教育我们，多重继承的问题。...但是需要说清楚的是，多重继承确实是有其使用场景的，继承表示的是“is a” 的关系，比如人、马，都是切实存在的实体类，而非某一种抽象，有一种动物叫做人马兽，既为人，也为马，那么不使用多重继承就无法表现这种关系...，在 Java 倡导使用实现多接口来代替多重继承的功能，实际是不合理的，真正的多重继承场景是难以使用实现多接口来代替的。...，根本不是真正的多重继承。
梯度下降算法会迭代更新参数 ，不能沿着梯度的反方向让参数朝着总损失更小的方向更新。下图展示了梯度下降算法的原理。?...假设当前的参数和损失值对应上图箭头和曲线的交点，那么梯度下降算法会将参数向x轴左侧移动，从而使得损失值朝着箭头向方向移动。参数的梯度可以通过求偏导的方式计算，对于参数 ，其梯度为 。...假设要通过梯度下降算法来优化参数x，使得损失函数 的值尽量小。梯度下降算法的第一步需要随机产生一个参数x的初始值，然后再通过梯度和学习率来更新参数x的取值。...然后再第二个阶段通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度，再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。...因为随机梯度下降算法每次优化的只是某一条数据上的损失函数，所以它的问题也非常明显：在某一条数据上损失函数更小并不代表在全部数据上损失函数更小，于是使用随机梯度下降优化得到的神经网络甚至可能无法达到局部最优
自动求导、梯度下降 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 张量 import tensorflow as tf print(tf....自动求导、梯度下降 tf.GradientTape() 求导记录器 tf.Variable() 变量的操作可被求导记录器记录，常用于机器学习的 参数 tape.gradient(loss, vars)自动计算梯度...， loss 对 vars 的梯度 optimizer.apply_gradients(grads_and_vars) 优化器更新参数 import numpy as np # 原始数据 X_raw =...-4) # 迭代 for e in range(num_epoch): # 使用tf.GradientTape()记录损失函数的梯度信息 with tf.GradientTape()...(tf.square(y_pred - y)) # 平方损失 # 损失函数关于 模型参数 的梯度 grads = tape.gradient(loss, variables) #
sm = tf.divide(exp, sum) # 用Cross-Entropy计算Softmax的损失函数 loss = -tf.log(tf.clip_by_value(...y # 需要返回损失函数相对于softmax_loss每个参数的梯度 # 第一和第三个参数不需要训练，因此将梯度设置为None return None,...sm = tf.divide(exp, sum) # 用Cross-Entropy计算Softmax的损失函数 loss = -tf.log(tf.clip_by_value(...y # 需要返回损失函数相对于softmax_loss每个参数的梯度 # 第一和第三个参数不需要训练，因此将梯度设置为None return None,...d, None #返回损失函数和梯度函数 return loss, grad with tf.device("/gpu:0"): # 第一层网络的参数，输入为28*28=784
类的多重继承 什么是多重继承 可以继承多个基(父)类 多重继承的方法 class Child(Parent1, Parent2, Parent3...)...将被继承的类放入子类的参数位中,用逗号隔开 从左向右依次继承 代码 # coding:utf-8 # 1 2个父类 class Tool(object): def work(self):...def work(self): return 'food work' def cake(self): return 'i like cake' # 继承父类的子类...class Person(Food, Tool): # 最左边的类先被继承,如果有多个类,则最开始的那个类发生作用 pass if __name__ == '__main__':
而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。而且tf.multiply(a,b)和tf.matmul(a,b)都要求a和b的类型必须一致。但是之间存在着细微的区别。...在tf中所有返回的tensor，不管传进去是什么类型，传出来的都是numpy ndarray对象。...)但是tf.matmul(a,b)函数不仅要求a和b的类型必须完全一致，同时返回的tensor类型同a和b一致；而tf.multiply(a,b)函数仅要求a和b的类型显式一致，同时返回的tensor类型与...a一致，即在不声明类型的情况下，编译不报错。...(c.eval()),type(a.eval()),type(b))#类型不一致，可以运行，结果的类型和a一致import tensorflow as tfimport numpy as npa=tf.constant
://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑...softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
为了修正这一结果，我们用 损失函数，定义预测值 y 和标准答案(标签)_y 的差距，损失函数可以定量的判断当前这组参数 w 和 b 的优劣，当损失函数最小时，即可得到最优 w 的值和 b 的值。...损失函数，其目的是寻找一组参数 w 和 b 使得损失函数最小。为达成这一目的，我们采用梯度下降的方法。...损失函数的梯度 表示损失函数对各参数求偏导后的向量，损失函数梯度下降的方向，就是是损失函数减小的方向。梯度下降法即沿着损失函数梯度下降的方向，寻找损失函数的最小值，从而得到最优的参数。...比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度...从上面的解释可以看出，梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。当然，如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的解就一定是全局最优解。
Overall 在开始之前, 我们先提前总结整个过程的思想: 使用一元一次函数的原型: y = mx + b 作为模型的原型 定义损失函数为差值平方的平均值 使用梯度下降算法来进行损失函数的最小值求解...同时我们需要为其附属一个初始值(也是梯度下降的起点) const m = tf.variable(tf.scalar(Math.random())); const b = tf.variable(tf.scalar...损失函数 损失函数的实际公式是: J = average([(y'1 - y1)^2, (y'2 - y2)^2, ..., (y'n - yn)^2]) 即预测值与真实值的差的平方的算数平均数 因此我们的损失函数代码为...其中tf.train.sgd即为我们所需要的梯度下降算法....此外我们可以在每次训练时都输出损失函数的值, 可以更显式看到损失函数减小的过程. function train() { optimizer.minimize(() => { const
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