pytorch怎么输出卷积神经网络每一层的梯度啊，还有最好能可视化出来看有没有梯度消失现象？
SGD优化器有没有自己实现的，不是直接调用这样，可以对梯度那部分做些修改这样子，求jiao啊
1条回答 默认 最新
关注model.parameter()
model.linear.param
有这些类似的方法，可以打印出每个层的参数值，梯度用grad解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2025-03-21 15:54谦亨有终的博客 在卷积网络中，参数为卷积核中权重以及偏置。和全连接前馈网络类似，卷积网络也可以通过误差反向传播算法来进行参数学习。本文我们从数学角度，来学习卷积神经网络梯度的推导和其反向传播算法的原理。
- 2024-10-05 11:01学习者可以通过这些资料，逐步掌握卷积神经网络的设计、训练和应用过程，进而在实际项目中运用所学知识解决问题。 卷积神经网络是深度学习领域内的一项重要技术和研究方向，它的发展促进了计算机视觉和模式识别技术...
- 2024-01-10 16:14charon桐的博客 通过这篇文章你可以了解人工智能卷积神经网络相关知识，梯度下降计算，等相关概念理解。 可以用于复习人工智能相关知识。通俗易懂，易于理解。
- 2025-02-28 15:48大明者省的博客 基于函数下降最快方向：由于梯度方向是函数上升最快的方向，那么负梯度方向就是函数下降最快的方向。我们的目标是最小化损失函数，所以沿着负梯度方向更新参数，可以使损失函数在每次迭代中尽可能快地减小，从而更快...
- 2022-08-23 18:23快乐的小蓝猫的博客 在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1...
- 2024-07-23 10:23代码很孬写的博客 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与...旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指导。
- 2021-01-21 19:55卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和处理任务。其设计灵感来源于人脑的视觉皮层结构，通过模拟大脑对视觉信息的处理方式，实现了对图像特征的有效提取和学习...
- 2021-06-12 09:39卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型，主要用于图像处理和计算机视觉任务。CNN以其独特的结构设计，有效地捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行层次...
- 2025-10-22 19:52通过在实际项目和比赛中应用卷积神经网络，研究者和工程师不仅能够验证网络的有效性，还可以不断发现和改进网络结构，推动人工智能技术的发展。CNN不仅在图像处理领域取得了巨大成功，在语音识别、自然语言处理等...
- 2024-09-15 08:00985小水博一枚呀的博客 【梯度下降|链式法则】学习笔记！
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
创建了问题
7月20日