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
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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
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- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2022-08-03 19:10回答 2 已采纳 导包的代码我省略了，里面主要修改的是数据需要归一化、权重系统weight_init_std=0.01修改为了1、学习率降低(修改为0.05)。如果想做的更好一些，可以增加dropout # 显示图形
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
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- 2020-03-13 10:00回答 2 已采纳 迭代正常写是x[t+1] = x[t] - η * g[t]，η是学习率，g[t]是梯度。 转换下：Δx[t] = x[t+1] - x[t] = - η * g[t] 加入动量（momentum
- 2017-10-19 07:38回答 1 已采纳 请搜索关于wgan的内容，自然会明白
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-12-08 14:23奋进的贼牛批的博客 关卷积神经网络CNN方面的使用，前景，就业还有很多很多，此处就不多做介绍了，为了方便大家，我也整理了很多计算机视觉，机器学习，深度学习方面的学习资料，包含：论文，视频，文章，行业报告，书籍，项目代码等。...
- 2021-04-25 02:16回答 1 已采纳 1. 把loss函数也放出来看看 2. 先把中间的sigmoid改成Relu（或者其他变种），最后一层使用sigmoid
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- 2022-05-16 13:12回答 6 已采纳 的确是很多第三方库给你去用，直接import就可以，但是问题是，如果目前出了问题，第三方库无法满足你的需求，你需要进一步修改代码你怎么办？而且这个问题在实际应用中是经常碰见的，这时候你会不会神经网络基
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- 2022-08-20 14:49阳阳2013哈哈的博客 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...
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