我的反向传播有什么问题？
反向传播是深度学习中常用的优化算法，用于计算神经网络中各层权重的梯度，以便更新网络参数。然而，反向传播也存在一些常见的问题，包括梯度消失、梯度爆炸和过拟合。
- 梯度消失：在深层神经网络中，梯度在反向传播过程中可能会逐层递减，导致较浅层的权重更新较快，而较深层的权重更新较慢甚至不更新。这会导致网络学习能力的下降。解决梯度消失问题的方法包括使用激活函数、批标准化、残差连接等。
- 梯度爆炸：与梯度消失相反，梯度爆炸指的是梯度在反向传播过程中逐层递增，导致权重更新过大，网络无法收敛。常见的解决方法是梯度裁剪，通过限制梯度的范围来避免梯度爆炸。
- 过拟合：反向传播算法容易导致过拟合问题，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。过拟合可以通过正则化技术（如L1、L2正则化）、dropout、数据增强等方法来缓解。
总结起来，反向传播在深度学习中起到了关键作用，但也存在梯度消失、梯度爆炸和过拟合等问题。解决这些问题的方法包括使用合适的激活函数、批标准化、残差连接、梯度裁剪、正则化技术等。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，如腾讯云AI Lab、腾讯云服务器、腾讯云数据库等，可以帮助开发者构建和部署深度学习模型。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。
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假设我们有以下由感知器组成的完全连接的网络，并以符号函数作为激活单元，当我们试图训练这个梯度下降的网络时，会出现什么问题？
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📷
浏览 0提问于2021-03-13得票数 1
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如果我们在神经网络中使用太多的隐藏层，会有什么问题吗？如果我们有太多的隐藏层，谁能简单地描述一下会发生什么问题呢？
浏览 1提问于2014-05-04得票数 1
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我正试图使用带有自定义丢失的Keras在python中构建一个神经网络，并且我在徘徊，在最后一层中是否有作为激活函数的乙状结肠函数，而在自定义丢失开始时是否有一个sigmoid函数。我的意思是：
我有一种感觉，在第二个模型中，损失是计算出来的，但它不是通过乙状结肠传播的，而在第一个模型中，它是。是那么回事吗？
浏览 0提问于2017-02-21得票数 2
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你能用最简单的方式解释一下背靠背的算法(数学方程)吗？
我读过很多关于它的文章，所以我知道它是什么，并理解它背后的直觉，但我仍然不理解“升级/改变”神经元的分层属性的方程式。
浏览 0提问于2018-08-09得票数 1
给定变量y和z，它们都依赖于张量x，按乘积规则，如果我做tf.gradients(y_z，x)，它会给出y'(x)z(x) + z'(x)y(x)。是否有一种方法可以将y指定为x的常数，使tf.gradients(y_z，x)只给出z'(x)y(x)？
我知道y_=tf.constant(sess.run(y))将给我y作为常量，但我不能在代码中使用该解决方案。
浏览 4提问于2020-07-14得票数 0
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如何得到损失函数图？
、、、、
我用小批量梯度下降来训练模型，但是我无法得到合适的损失图。损失图总是以一条直线表示。我知道出了什么问题，但有人能指引我吗？
from sklearn import metrics
error = []
for epoch in range(epochs):
for i in range(0,x_train.shape[0],minibatch_size):
x_mini = x_train[i:i + minibatch_size-1,:]
y_mini = y_train[i:i + minibatch_size-1,:]
浏览 0提问于2021-03-07得票数 0
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我编写了一个代码，它采用6x6 2d数组，将其与卷积滤波器相乘，而Max则在没有激活函数或偏差的情况下将其池化，并且没有反向传播。
6x62D数组只是一个0和1的数组，如下所示：
[[0, 0, 1, 1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 0, 1, 1],
[0 ,0 , 1, 1, 0, 0]]
当我将它合并到大小为4的一维数组(从2x2重新定义为4)时，每次我运行代码时都会得到不同的值，是不是应该为相同的6x6数组获得相同的值呢？
下面是一个示例：
First run
浏览 3提问于2022-05-29得票数 0
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通过这个书，我熟悉以下内容：
对于每个训练实例，反向传播算法首先进行预测(前向传递)，测量误差，然后反向遍历每一层以测量每个连接(反向传递)的误差贡献，最后稍微调整连接权重以减小误差。
但是，我不确定这与TensorFlow的反向模式自动关闭实现有何不同。据我所知，上面的算法首先在正向上遍历图，然后在第二次遍历时，计算输出与输入有关的所有偏导数。这与传播算法非常相似。
反向传播与反向模式自定义有何不同？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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我有一个带有隐藏层的神经网络，它输出一个数字A，然后我使用一个函数，它使用A来生成一个向量。问题是TF在反向传播时能正确处理这个问题吗？我确实在TF中尝试过，它可以输出一些东西，但我仍然不确定bp是否工作正常。
顺便说一句，我用来从数字生成向量的函数是(V是上一层的输出，d是我输入的值，G是常量)：
def Generator(d, V):
dmn = []
for k in range(G):
d1 = tf.exp(-(((V*d-(-1+k*0.2))\**2)/(2*0.2\**2)))
dmn.append(d1)
return
浏览 6提问于2017-10-05得票数 0
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我正在学习调整权值的反向传播方法。用于确定对各自权重的更改的公式的推广如下
📷
哪里
📷
总误差随第一权值的变化而变化的比率.我明白为什么这个值在我们试图用反向传播实现的上下文中很有趣，但我不完全理解为什么在确定如何调整新的权重时，这是一个很好的值，特别是当有多个权重影响总误差时。为什么这是一个“好”的数字用在改变我们的体重？
浏览 0提问于2020-01-17得票数 1
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正如问题中提到的，我有一些问题，了解这些术语之间的区别是什么。
据我所知：
1)前通过:计算给定输入数据的网络输出
2)反向传递:计算输出与期望输出相关的误差，然后返回到网络中，利用梯度下降ecc更新权值。
那么什么是反向传播呢？这是前两个步骤的结合吗？或者是我们用来计算dE/dw的che方法？(链规则ecc.)
浏览 0提问于2020-01-13得票数 3
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反向传播和前馈神经网络有什么区别？
通过谷歌搜索和阅读，我发现在前馈中只有前进方向，但在反向传播中，一旦我们需要做一个前向传播，然后反向传播。我指的是
除了流向之外，还有其他的区别吗？那重量计算呢？结果呢？
假设我正在实现反向传播，即它包含正向和反向流。那么，反向传播是否足以显示前馈？
浏览 10提问于2015-02-09得票数 42
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通过这个，我熟悉以下内容：
对于每个训练实例，反向传播算法首先进行预测(前向传递)，测量误差，然后反向遍历每一层以测量每个连接(反向传递)的误差贡献，最后稍微调整连接权重以减小误差。
但是，我不确定这与TensorFlow的反向模式自动关闭实现有何不同。
据我所知，反向模式自减首先在正向上通过图，然后在第二次传递中，计算输出与输入有关的所有偏导数。这与传播算法非常相似。
反向传播与反向模式自定义有何不同？
浏览 3提问于2018-04-19得票数 15
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权值矩阵上的反向传播
、、、
我试图实现一个只使用python和numpy进行二进制分类的神经网络。
网络结构如下:输入特征:2 1X2矩阵隐layer1: 5神经元2X5矩阵隐layer2: 5神经元5X5矩阵输出层:1神经元5X1矩阵I在各层使用乙状结肠激活函数。
现在假设我用二元交叉熵作为我的损失函数。如何对这些矩阵进行反向传播以更新权重？
class Layer():
def __init__(self,number_of_neurons,number_of_inputs):
self.weights=np.random.rand(number_of_neurons, number_of_i
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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在CNN中使用反向传播来更新随机分配的权重、偏差和滤波器。对于值的上升，我们从端到尾用链规则求出梯度，并使用该公式，
New Value = old value - (learning Rate * gradient)
梯度下降是一个优化器，用于优化损失函数。这里还计算了梯度，公式是
New value = old value - (learning Rate * gradient)
如果我在上面给出的解释是错误的，请纠正我。
我的怀疑是：
的反向传播和梯度下降都使用相同的逻辑吗？是否与梯度下降有什么关系?
浏览 5提问于2021-02-15得票数 2
我已经开始实现一个 (基于VGG16)。当我学习的时候，如果我试图向后传播到所有的层，我就会有内存问题。不过，测试效果很好。(我有一个Gforce GTX 1060和6G的拉姆)
我在想怎么回事？TF是否需要为训练两次保存参数？
浏览 2提问于2017-05-18得票数 0
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我已经成功地实现了随机反向传播，我正在努力提高它的准确性。我注意到批量反向传播似乎更受欢迎，我想试着看看这是否会提高网络的准确性，但我似乎找不出如何实现它。我所说的“批量反向传播”指的是反向传播，其中权重和偏差仅在小批量或时期完成后更新，而不是在每次输入后更新。
我的理解是，您总结需要对每个权重和偏差进行的更改，并在一批训练示例的末尾应用更改。我基本上没有对原始的随机backprop代码进行任何更改，除了将更改直接应用于权重和偏差之外，而是将更改应用于缓冲区，该缓冲区随后用于更新权重和偏差。或者我应该汇总每个训练示例的成本，然后在批处理运行反向传播的末尾？如果是这样，那么如果成本是一批输入的成
浏览 0提问于2018-12-31得票数 1
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基于神经网络的OCR
、、、
为了执行OCR，我正在努力理解NN的用法，我的目标与通常的OCR算法略有不同。
我的目标是能够确定一个特定的输入是否是一个特定的字母，例如，我希望从用户那里得到字母'A‘，我需要确保我没有得到一个不同的形状。
我需要能够决定一个给定的输入是否正确的形状。
据我所读，这里有几个选项，MLP，SOM网络，反向传播网络。
据我所知，由于我计划为每个形状(字母)创建样本，以便训练网络，我应该定义一个SOM网络，对吗？
我不知道哪个方向更好，如果你能给我指明正确的方向，那就太好了。
我计划使用Encog框架，不确定这是否重要。
浏览 2提问于2014-10-08得票数 2
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多线程反向传播
、、、、
我已经在VB.NET -it中编写了一个反向传播类，效果很好-我正在C#人工智能项目中使用它。
但我在家里有一台AMD Phenom X3，在学校有一台英特尔i5。我的神经网络也不是多线程的。
如何将反向传播类转换为多线程算法？或者如何在其中使用GPGPU编程？或者我应该使用任何具有多线程反向传播神经网络的第三方库？
浏览 3提问于2012-01-06得票数 1
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我最近使用D-X-Y C++实现()训练了一个更快的R-CNN模型。为了节省训练时间，我通过设置lr_mult = 0冻结了较低(共享)的卷积层。我比较了使用冻结层和不使用冻结层的迭代时间，发现没有显著差异。在Caffe中，是否仍然计算lr_mult = 0的这些层的渐变？
浏览 1提问于2018-04-18得票数 3
1回答
在Andrew Ng on coursera的deeplearning.io课程中，给出了以下梯度：
这里，al = gl
我不能理解这里得到的梯度。
如果：
a[l] = g[l](z[l]),
然后：
da[l] = ∂g[l](z[l])/∂z[l] * dz[l]
=> da[l] = g[l]'(z[l]) * dz[l]
但是幻灯片中给出的第一个公式是不同的，我做错了什么？
浏览 3提问于2020-09-30得票数 0
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如何在多层RNN中反向传播错误？
、、、、
假设我有一个2层LSTM单元，我使用这个网络对长度为10的输入序列沿时间轴进行回归。
据我所知，当这个网络“展开”时，它将由20个LSTM单元组成，每层10个。因此，对应于第一层的10个小区接收t= 1到10的网络输入，而对应于第二层的10个小区接收第一层的输出，t=1至10。换句话说，对应于t=1的第1层中的单元单元输出到(1)对应于t= 2的第1层的“下一个”单元，和(2)对应于t=1的第2层的单元。
因此，当错误被反向传播时，第一层中的每个单元不都会有两个导数吗？如果是，那么权重更新是如何执行的？这两种衍生产品的总和或平均值是被使用的，还是还有其他的原因？
浏览 0提问于2018-07-07得票数 4
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CNN的反向传播训练
、、、、
我以前在浅层(一层或两层)神经网络中工作，所以我对它们的工作原理有一定的了解，在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递的导子，目前我正在研究深层神经网络(更确切地说，是CNN)，我读过很多关于它们的训练的文章，但我仍然无法理解CNN训练的总体情况，因为在某些情况下，使用预训练层的人使用自动编码提取卷积权，在某些情况下，随机权值被用于卷积，然后使用反向传播来训练权重，有谁能帮我给出从输入到全连接层(前传)和从全连接层到输入层(后传)的训练过程的全貌。
谢谢
浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
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我有一个概念上的问题，因为术语困扰着我。反向传播算法是一种神经网络训练算法，还是仅仅是一种递归算法来计算神经网络的雅可比？那么这个Jacobian将作为主要训练算法的一部分，例如最陡峭的下降？
因此，计算雅可比矩阵(神经网络输出到网络参数的偏导数)是一种训练算法还是一种数值方法？
浏览 0提问于2021-09-08得票数 4
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我是新的神经网络，并试图建立一个超简单的神经网络超过一个隐藏层。
在神经网络训练阶段调整权值时，权值的调整程度部分取决于该神经元对下一层神经元的“误差”程度。因此，我们需要知道下一层的错误。
只需要一个隐藏层就可以计算出这一点，因为我们的训练数据已经为我们提供了预期的输出，所以我们只需要使用输出层(简单地说，目标输出)。当存在多个隐藏层时，计算误差就变得非常重要。也就是说，如果我们有10个隐藏层，而我们位于第5层，我们如何知道第6层的错误是什么？
谢谢
浏览 5提问于2017-04-22得票数 5
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我觉得这是一个有很多变化已经发布的问题，但它并没有确切地回答我的问题。我理解最大池的概念，也理解反向传播的概念。我不能理解的是，为什么它说最大池不影响反向传播的过程？是因为max池“没有任何参数”吗？同样，这个语句- max池没有参数-对吗？为什么或者为什么不？
浏览 0提问于2019-07-09得票数 3
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我正在学习一个关于理解限制Boltzmann机器 (RBM)的教程，我注意到他们同时使用了术语reconstruction和backpropagation来描述更新权重的过程。它们似乎在引用输入和第一个隐藏层之间的链接时使用重构，然后在引用到输出层的链接时使用反向传播。
这些术语是互换使用的，还是不同的概念？
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
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3个问题：
链子里的grad_outputs是什么？
在chainer函数F.transpose中的一个例子，如何解释这个反向代码？
def向后(自，输入，grad_outputs)：gy = grad_outputs inv_axes = self.axes，如果self.axes: ax = tuple(ax % len(self.axes) for ax in self.axes) inv_axes = tuple(numpy.argsort( axes )) gx = gy.transpose(inv_axes)返回gx，
假设我想实现自定义函数，但是我的输入和inputs
浏览 1提问于2017-08-27得票数 0
1回答
我有一个名为父模块的父模块，其中包含两个子组件。子模块在父组件下面定义。
class Parent(nn.Module):
def __init__(self,in_features,z_dim, img_dim):
super().__init__()
self.my_child1 = Child1 (z_dim, img_dim)
self.my_child2 = Child2 (in_features)
def forward(self,input):
input=self.my_child1(i
浏览 4提问于2022-04-09得票数 0
我试着更多地了解神经网络的基本原理。我觉得我理解了反向传播的基本原理，但我想巩固我脑海中的细节。
我在阅读伊恩·古德费罗著名的“深度学习”一书。然而，我发现他们对反向传播的阐述并不令人满意。他们用错误的方法建立计算图的模型，把权值变成顶点，使算子变成边。但这是没有意义的，因为操作(而不是变量)必须对他们有程度和程度的。
我想知道是否有一个更好的参考，无论是在教科书，论文，或博客，将严格概述的细节反向传播的全部普遍性。
浏览 0提问于2018-03-06得票数 2
1回答
我试图理解损失函数和反向传播之间的联系。据我所知，在LSTM算法中，反向传播被用来获取和更新矩阵，在前向传播中使用偏差来获取当前的单元和隐藏状态。损失函数取训练集的预测输出和实际输出。但哪一部分是LSTM的培训部分？它们之间有某种联系吗？LSTM模式的培训目标是什么？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
仅此而已，我需要知道它们是相同的还是对应于不同的概念。
当我使用model.summary()方法时，它给出了可训练变量的数量，我需要知道它们是否与权重相同。
浏览 1提问于2019-09-21得票数 2
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我的问题在标题里。我目前正在寻找关于该算法的论文或学术参考，即使是在一个新的框架中。
谢谢你所有可能的答复
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
1回答
假设我定义了一个神经网络；m:r^2x Net_params -> R^2；y= M(x，theta)，我需要一种方法来得到在特定输入下求出的梯度:dM/dx_x=x_0和dM/d_theta x=x_x_
我想使用PyTorch来实现
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
nn.Linear(2, 20, dtype=float),
浏览 5提问于2022-11-25得票数 0
在一个简单的单层网络中，很容易计算出神经元的目标输出，因为它们与网络本身的目标输出是相同的。然而，在多层网络中，我不太确定如何计算隐藏层中每个神经元的目标，因为它们不一定与最终输出有直接联系，而且很可能在训练数据中没有给出。怎样才能找到这些价值呢？
如果我遗漏了一些东西，而且做得不对，我不会感到惊讶，但我还是想知道。提前感谢您的所有投入。
浏览 0提问于2017-07-15得票数 1
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我正在尝试编写一个神经网络程序，现在我正在测试它。我已经将其简化为2个训练示例，其中2个输入和1个输入。
Input : Output
1,0 : 1
1,1 : 0
我循环前向和后向传播1000次，网络输出总是收敛到1或0，这取决于初始化的随机权重从哪里开始。无论我输入什么，输出都是一样的。它不会学习。
我不知道如何在重载的情况下寻求帮助，所以我会把我正在做的事情贴出来：
Create random initial weights
For i = 1 to 1000
For j = 1 to Samples in Training Set (2)
Set activ
浏览 1提问于2014-05-08得票数 1
1回答
我有两个深度学习的Models A and B，B分别用A的预测结果进行训练。为了训练B Model，我想用A的预测结果作为B的输入。可以理解为这两种模式的级联。因此，当我用Model B用PyTorch编写数据集时，它从Model A而不是本地文件读取数据。然而，当训练Model B时，由于Model A需要对Model B的每个输入数据运行，所以速度非常慢，有什么有效的方法将两个模型组合在一起吗？我试图将model A的预测数据保存为文件，然后将这些文件作为B的数据集输入，这需要大量的存储，也许不是最好的方法。期待着想法！！
浏览 7提问于2022-08-23得票数 0
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有这样的主张：
计算梯度的反向传播算法已经被重新发现了很多次，它是一种更一般的技术的特例，称为反向累积模式下的自动微分。
有人能解释一下，用外行人的话说吗？什么功能是被区分的？什么是“特例”？是所使用的伴随值本身还是最终的梯度？
更新：，自从写这篇文章以来，我发现这在“深度学习”6.5.9节中有介绍。见。我还发现，这篇论文对Haber和Ruthotto的“深度神经网络的稳定体系结构”这一主题提供了有益的信息。
浏览 4提问于2014-05-06得票数 14
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我有一些python代码，我必须阅读和理解。
在我发现的一行
img = Variable(torch.from_numpy(img.transpose(2, 0, 1)[np.newaxis,:,:,:]).cuda().float(), volatile=True)
我看到的这个Variable是什么？当我使用IDE查找定义时，它会说“没有找到变量的定义”，这让我怀疑它是python中的一个标准函数。我显然不能为python搜索“变量”，因为我会得到关于python中变量的无数定义。
有人见过这样的台词吗？变量被用作函数的位置？T
浏览 1提问于2020-08-03得票数 0
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我考虑使用MongoDB变更流特性将一些数据从一个地方复制到另一个地方。然而，我试图弄清楚I( 1)首先需要手动一次性复制(回填)，然后2)初始化更改流复制--或者如果更改流只包含存储在MongoDB中的所有数据并自动复制所有相关数据(也就是说，这将意味着回填)。
浏览 8提问于2022-08-23得票数 0
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我知道神经网络可以使用梯度下降进行训练，我知道它是如何工作的。 最近，我偶然发现了其他训练算法:共轭梯度算法和准牛顿算法。我试图理解它们是如何工作的，但我能得到的唯一好的直觉是它们使用了更高阶的导数。 我的问题如下:我提到的那些替代算法与通过使用损失函数的梯度调整权重的反向传播过程有根本不同吗？如果没有，是否有一种算法可以训练一个与反向传播机制完全不同的神经网络？ 谢谢
浏览 39提问于2019-03-22得票数 6
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首先，很抱歉我的英语不是很好，但仍然可以理解(我希望)。
我想要做的是改变我的输入，而不是我的神经网络的权重，以减少错误。我想知道这有没有可能？我认为我们可以使用反向传播算法来做这样的事情。为此，我使用pybrain (一种python库)，但我不知道是否有方法可以做到这一点
因此，如果您有任何建议，或者如果您对如何使用pybrain有什么想法，请让我知道
浏览 1提问于2014-04-26得票数 1
1回答
通过在nodejs中从零开始编程，我正在尝试理解神经网络及其工作原理。目前，我设法建立了一个网络，它有重量，层次和神经元。我也理解激活函数是什么，我正在使用sigmoid函数。
现在我用梯度下降算法讨论了反向传播的问题。我的问题是，我只知道10年级的数学和我找到的每一个教程/解释，使用复杂的函数和数学，这是我无法理解的。
我真的很想完成这个项目，并使反向传播工作，所以如果有人可以解释我如何使用反向传播，而不用太复杂的数学(e，导数，函数等)。或者解释一下复杂的数学，我们将不胜感激。
我的源代码：https://gitlab.com/milan44/node (Network.prototype
浏览 0提问于2019-02-24得票数 1
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1回答
我正在尝试预测一组给定商品的销售价格。我在pybrain中使用RecurrentNetwork和BackpropTrainer。这是我的代码，
def nnet(train, target, valid):
ds = SupervisedDataSet(52-len(NU)+5, 1)
for i in range(len(train)):
ds.appendLinked(train[i], target[i])
n = RecurrentNetwork()
n.addInputModule(LinearLayer(52-len(NU)+
浏览 3提问于2013-03-10得票数 4
我在用凯拉斯。
我知道冻结早期层会停止后支柱的计算，但是如果在训练过程中每一步都计算早期层的前支柱，那么同样的东西就会被计算出来，直到到达解冻层。
如果每一步都要计算冻结层的前支柱，那么这不是浪费计算时间吗？因为每一步都在计算同样的事情。
有人知道只计算一次冻结层的输出并使用冻结层的输出来训练未冻结层的选项吗？
浏览 0提问于2020-03-08得票数 -1
python中tensorflow梯度函数中的grad参数(如下面的文档中的示例)表示什么？
@tf.RegisterGradient("Sub")
def _sub_grad(unused_op, grad):
return grad, tf.neg(grad)
文档说它代表“相对于op的每个输出的渐变”。哪个梯度？op的每个输出的梯度，相对于op的每个输出？
这里的op是x，这是否意味着这个函数中的grad参数引用了
这将与函数的输出保持一致，即
，
但我想确认一下。
谢谢您的澄清！
浏览 5提问于2016-06-23得票数 1
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背靠背坡度维数的实际理解
、、、
我编写了这段实现线性(1，1) ->线性(1，1) -> MSE向前/后传递的torch代码：
l1 = torch.nn.Linear(1, 1, bias=False)
l2 = torch.nn.Linear(1, 1, bias=False)
l1.weight = torch.nn.Parameter(
torch.tensor([[ 0.6279 ]]))
l2.weight = torch.nn.Parameter(
torch.tensor([[ 0.731 ]]))
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
opti
浏览 5提问于2022-06-20得票数 1
1回答
神经网络错误率没有进展
、、、、
神经网络新手来了。
我正在使用PyBrain来尝试创建一个学习音乐的网络。
我的数据集包含大约100首歌曲，其中网络的输入是两个音符，目标是后面的两个音符。
每个音符由音符/和弦组合的int表示，音符的八度表示为int，音符的持续时间由浮点表示。
我的电视网是这样的：
net = RecurrentNetwork()
net.addInputModule(LinearLayer(6, name='in'))
net.addModule(LSTMLayer(50, name='hidden1'))
net.addModule(LST
浏览 1提问于2018-02-24得票数 1
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我一直在使用这里提供的代码的resnet56模型：。
我注意到这个实现与许多其他在线可用的ResNet示例不同，我想知道PyTorch使用损耗()的反向传播算法是否可以解释所提供的代码中的lambda层和快捷方式。
如果是这样的话，是否有人能深入了解PyTorch如何能够为反向传播解释lambda层(例如，PyTorch如何知道如何区分该层的操作)？
我还不得不修改代码以适应我自己的用例，而且我自己使用选项== 'A‘的实现似乎没有产生很好的效果。这可能只是因为选项== 'B‘，它使用卷积层而不是填充，对我的数据更好。
self.shortcut = nn.Se
浏览 4提问于2020-01-19得票数 1
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