如何计算MXNet中损失函数的粗糙度？

作者: 哦豁
发布时间: 2025-01-23 04:43:52 (1月前)
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是吗@ | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 你可以按照讨论进行 <a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/10002" rel="nofollow noreferrer"> 这里 </A> </p> <P> 它的要点是并非所有运营商目前都支持更高阶梯度。 </p> <P> 在Gluon中，您可以尝试以下方法： </p> <pre> <code> with mx.autograd.record(): output = net(x) loss = loss_func(output) dz = mx.autograd.grad(loss, [z], create_graph=True) # where [z] is the parameter(s) you want dz[0].backward() # now the actual parameters should have second order gradients </code> </pre> <P> 取自此 <a href =“https://discuss.mxnet.io/t/obtaining-second-order-derivatives-for-a-function-wrt-arbitrary-parameters-in-the-computation-graph/1223”rel =“ nofollow noreferrer“> 论坛帖子 </A> </p> </DIV>

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