将200层的这样较深的卷积神经网络每层的梯度可视化出来，查看每层的梯度变化情况，代码用pytorch写的，最好像tensorboard那样可视化，蟹蟹
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- 2023-03-02 21:10回答 1 已采纳 已找到原因，谢谢大家
- 2022-06-07 22:17回答 2 已采纳 替换成其他激活函数理论上是可以的，不过也有可能无法收敛，最好是高次的非线性函数，这样才好拟合 pytorch实现的话，参考李沐老师的系列教程应该就差不多了： 10 多层感
- 2023-03-06 18:30回答 2 已采纳 这是由于PyTorch已经将nn.init.xavier_uniform函数废弃，并推荐使用nn.init.xavier_uniform_函数。这个警告并不会导致网络出现错误，但是在训练神经网络时可能
- 2020-12-20 17:29目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的...
- 2023-03-26 15:28回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路：如果没有对网络中的权重进行初始化处理，PyTorch会使用默认的方法对各层权重进行初始化，其中普通的线性层权重初始化为均匀分布的随机值，卷积层权重初始化为Kaiming He初
- 2021-06-24 19:46回答 1 已采纳 init
- 2022-02-09 20:37回答 1 已采纳 pip install graphviz
- 2024-06-18 09:01新缸中之脑的博客 在本文中，我们将了解是什么导致神经网络表现不佳，以及我们可以通过可视化梯度和与模型训练相关的其他参数来调试此问题的方法。我们还将讨论梯度消失和梯度爆炸的问题以及克服这些问题的方法。最后，我们将了解适当...
- 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
- 2021-09-08 09:35回答 1 已采纳 gan生成对抗网络，不过这个是最早的网络，现在已经发展出一些其他的网络了
- 2022-02-04 11:02回答 1 已采纳 最后几次，前面迭代的时候还没有稳定，这种的最好画一个图出来，一般最后会区域稳定，最终几次的结果就好，可以取平均值
- 2019-06-25 00:07农夫山泉2号的博客 目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的...
- 2022-10-24 16:25回答 3 已采纳 你可以先把两组组成一组，比如多设置一层组合层，x[0]*w[0,0]+y[0]*w[0,1] ,x[1]*w[1,0]+y[1]*w[1,1]....我有一篇文章是关于一组向量映射为单个值的你可以看一
- 2022-08-22 17:56幼稚的人呐的博客 PyTorch可视化
- 2021-07-23 11:46类激活图可视化，将CNN关注区域用热力图呈现出来，代码注释部分详尽，方便理解和重写
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