摘要：
loss变小梯度反而没有变小。 背景sigmoid(wx+b)的二分类实验，损失函数为平方损失。 实验一:直接训练发现loss减少导致梯度减少。看代码1: 实验二:在wx+b后加上BN层梯loss减少梯度减少。看代码2: 代码1: from enum import auto from scipy.i 阅读全文
posted @ 2022-11-07 11:58
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摘要：
背景二分类问题，最后一层的输出函数为sigmoid函数。随着训练是否会出现梯度衰减的情况。 训练时模型为了降低损失函数，会尽可能提高正类的置信度降低负类的置信度。 结果: 并未发现正常训练导致的梯度衰减。 代码: from enum import auto from scipy.io import 阅读全文
posted @ 2022-11-07 11:09
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摘要：
不管用。因为学习率乘以梯度是步长，而梯度衰减返回的梯度是0所以调大学习率不管用。 from enum import auto from scipy.io import loadmat import numpy as np import torch import torch.utils.data as 阅读全文
posted @ 2022-11-07 10:33
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摘要：
答案;不是。 import numpy as np w=np.array([100,10000,1000000]) print((w-w.mean())/np.std(w)) 输出结果: [-0.71763397 -0.69652709 1.41416106] 阅读全文
posted @ 2022-11-07 10:11
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