深度学习梯度反向传播

如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 前向传播 output = model(x) # 计算损失 loss = nn.MSELoss()(output, y) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.st...

如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。2018 年,微众发布联邦学... 再用该结果反向传播计算出梯度,最后将梯度发回媒体侧,两边分别用该梯度来更新模型。 第二个场景是金融信用场景。在该场景下,不同的金融机构希望可以综合多方数据提高对用户信用判断的准确度。如果各方拥有不同用户...

> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... #反向传播,调整参数 optimizer.zero_grad() #每次让梯度重置 loss.backward() optimizer.step() total_train_step += 1 if total_train_step % 100 == 0: ...

逆向映射并不利于可学习结构的收敛,使得目前的方法在D-NeRF数据集上只能取得30+级别的PSNR渲染指标。为了解决这一问题,我们提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模管线,首次将变形场(Deformatio... 该研究还首次应用了带有前向与反向深度传播的可微高斯光栅化管线。如图6所示,该深度也证明了Deformable-GS也可以得到鲁棒的几何表示。深度的反向传播可以推动日后很多需要使用深度监督的任务,例如逆向渲染(Inverse...