”GRL“ 的搜索结果

     GRL梯度反转层 1.定义 在前向传播的时候，运算结果不变化，在梯度反向传播的时候，传递给前面节点的梯度变为原来的相反方向。 import torch x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True) y = torch.tensor...

     本文介绍最新的图像恢复算法GRL（Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image Restoration）。文章提出一种全新的机制，在全局、区域和局部范围内高效、明确地对图像层次结构进行建模，从而...

     最近在看迁移学习中的DANN算法和DAAN算法，二者都用到了GRL层，是一种梯度翻转层，这里主要想讲一下梯度翻转层为什么有用。 以DANN为例，倘若梯度翻转层不存在，那么，算法在迭代过程中，在减少Ly的时候，Gf层的各个...

     在GRL中，要实现的目标是：在前向传导的时候，运算结果不变化，在梯度传导的时候，传递给前面的叶子节点的梯度变为原来的相反方向。举个例子最好说明了： import torch from torch.autograd import Function x = ...

     损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度，它是一个非负函数，记为一般来说，损失函数越小，模型的鲁棒性越好。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数表示...

     上图中，只在这个红色...看到了一篇生成对抗网络中巧妙的使用了梯度反转层（GRL），避免了一般GAN模型分步训练的情况，即不需要固定一个去训练另一个。论文名称：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation。

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