以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图...
在说明书中定义了2种渐变， linear gradients and radial gradients。在前一篇文章中，我们阐述了线性渐变 - CSS3 linear gradients。...https://dev.opera.com/articles/css3-radial-gradients/gradients3.png 现在让我们来深入了解下：postion, size and...https://dev.opera.com/articles/css3-radial-gradients/gradients3.png size and shape 渐变的size and shape是通过使用...https://dev.opera.com/articles/css3-radial-gradients/circle-closest-side.png ?...本文翻译自：https://dev.opera.com/articles/css3-radial-gradients/ 转载请注明出处
今天，我们介绍一种更加合理并且有效的解释模型输出的方法：Integrated Gradients，出自Google 2017年的一篇论文"Axiomatic Attribution for Deep Networks...简单来说，「Integrated Gradients将输入的第 个特征的归因(attribution)定义为：从基线(baseline) 到输入 之间的直线路径的路径积分」： 其中...的直线路径上插值，然后对这些插值的梯度求和的方式进行： 当然，这个方法已经在很多用于解释和理解模型的开源库中实现，这里推荐PyTorch官方提供Captum[4]，其中大部分的例子都使用了Integrated Gradients...但其实这篇论文的很多篇幅是在说明Integrated Gradients具有的一些优良性质： 「Sensitivity」: 如果baseline和input在某一特征上不同，但却具有不同的输出，那么这一特征应具有非零的归因...Gradients方法违反了这一性质。 「Implementation Invariance」: 对于两个函数等效的网络（输入相同则输出相同），归因应当一致。
这两天看了14年的这篇CVPR论文，由于题目限制没有写全，全名是《Surface-from-Gradients：An Approach Based on Discrete Geometry Processing...---- PartA 总览 传统上从法线图或梯度图进行从梯度的表面重建(Surface-from-Gradients: SfG)有很多不方面的地方, 例如难以恢复表面锐利的物体, 容易受到噪声干扰
CSS3 渐变（Gradients） CSS3 渐变（gradients）可以让你在两个或多个指定的颜色之间显示平稳的过渡。 以前，你必须使用图像来实现这些效果。...但是，通过使用 CSS3 渐变（gradients），你可以减少下载的时间和宽带的使用。此外，渐变效果的元素在放大时看起来效果更好，因为渐变（gradient）是由浏览器生成的。...CSS3 定义了两种类型的渐变（gradients）： 线性渐变（Linear Gradients）- 向下/向上/向左/向右/对角方向 径向渐变（Radial Gradients）- 由它们的中心定义
【tf.gradients()理解】 tf中我们只需要设计我们自己的函数，tf提供提供强大的自动计算函数梯度方法，tf.gradients()。...tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients...=False, aggregation_method=None, stop_gradients=None, unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE...: {}".format(i, loss, gradients)) sess.close() 【tf.stop_gradient()理解】 在tf.gradients()参数中存在stop_gradients...= tf.gradients(b, xs=[w1, w2]) print(gradients) #输出[None, <tf.Tensor 'gradients/Mul_1_grad/Reshape_1
= tf.gradients(b, xs=[w1, w2]) print(gradients) #输出 #[None, <tf.Tensor 'gradients/Mul_1_grad/Reshape...= tf.gradients(b, xs=tf.trainable_variables()) tf.summary.histogram(gradients[0].name, gradients[0]...)# 这里会报错，因为gradients[0]是None #其它地方都会运行正常，无论是梯度的计算还是变量的更新。...总觉着tensorflow这么设计有点不好， #不如改成流过去的梯度为0 train_op = opt.apply_gradients(zip(gradients, tf.trainable_variables...b = tf.pow(a, 2) grad = tf.gradients(ys=b, xs=a) # 一阶导 print(grad[0]) grad_2 = tf.gradients
numpy as np np.random.seed(1) a = np.random.random() print(a) （参数可以任意设置，只要前后所用参数一样，就可以取到一样的随机数） tf.gradients...() 在tensorflow中，tf.gradients()的参数如下： tf.gradients(ys, xs, grad_ys=None, name='gradients',...colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None, stop_gradients
官方给出了以下步骤 Compute the gradients with compute_gradients()....计算梯度 Process the gradients as you wish....处理梯度 Apply the processed gradients with apply_gradients(). apply处理后的梯度给variables 这样,我们以后在train的时候就会使用...for params gradients = tf.gradients(loss, params) #process gradients clipped_gradients, norm = tf.clip_by_global_norm...(gradients,max_gradient_norm) train_op = opt.apply_gradients(zip(clipped_gradients, params))) 这时, sess.run
with respect to the loss function Clip the gradients to avoid exploding gradients Using the gradients...dWaa'], gradients['dWax'], gradients['dWya'], gradients['db'], gradients['dby'] ### START CODE...("gradients[\"dWaa\"][1][2] =", gradients["dWaa"][1][2]) print("gradients[\"dWax\"][3][1] =", gradients...["dWax"][3][1]) print("gradients[\"dWya\"][1][2] =", gradients["dWya"][1][2]) print("gradients[\"db\"...][4] =", gradients["db"][4]) print("gradients[\"dby\"][1] =", gradients["dby"][1]) gradients["dWaa"][
tf.train.xxxOptimizer都有两个方法： compute_gradients apply_gradients compute_gradients 对于compute_gradients...compute_gradients方法返回由多个（gradients， variable）二元组组成的列表。...compute_gradients( loss, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops...=False, grad_loss=None ) apply_gradients 对于apply_gradients方法，根据compute_gradients的返回结果对参数进行更新 apply_gradients..., v = zip(*optimizer.compute_gradients(loss)) gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(gradients, grad_clip
=", gradients["dWaa"].shape) print("gradients[\"dba\"][4] =", gradients["dba"][4]) print("gradients[...print("gradients[\"dba\"][4] =", gradients["dba"][4]) print("gradients[\"dba\"].shape =", gradients["...) print("gradients[\"dbi\"][4] =", gradients["dbi"][4]) print("gradients[\"dbi\"].shape =", gradients...=", gradients["dbc"].shape) print("gradients[\"dbo\"][4] =", gradients["dbo"][4]) print("gradients[\"...=", gradients["dWo"].shape) print("gradients[\"dbf\"][4] =", gradients["dbf"][4]) print("gradients[\
This optimizer avoids stale gradients by collecting gradients from all replicas, summing them, then applying...pushed gradients to the queue. 3....This avoids stale gradients. 3....The gradients will be aggregated in the apply_gradients() so that user can modify the gradients like...The global norm with aggregated gradients can be bad as one replica’s huge gradients can hurt the gradients
=", gradients_tmp["dba"][4]) print("gradients[\"dba\"].shape =", gradients_tmp["dba"].shape) gradients...("gradients[\"dx\"].shape =", gradients_tmp["dx"].shape) print("gradients[\"da0\"][2][3] =", gradients_tmp...gradients_tmp["dbi"][4]) print("gradients[\"dbi\"].shape =", gradients_tmp["dbi"].shape) print("gradients...("gradients[\"dx\"].shape =", gradients_tmp["dx"].shape) print("gradients[\"da0\"][2][3] =", gradients_tmp..."gradients[\"dbi\"][4] =", gradients_tmp["dbi"][4]) print("gradients[\"dbi\"].shape =", gradients_tmp
函数进行替换，可以输入如下程序来引入相关函数： from memory_saving_gradients import gradients 大家可以像使用 tf.gradients 函数一样使用 gradients...gradients 函数有一个额外的功能——检查点（checkpoints）。 检查点会对 gradients 函数进行指示——在计算图的前向传播中，图中的哪一部分节点是用户想要检查的点。...覆盖 tf.gradients 函数 使用 gradients 函数的另一个方法是直接覆盖 tf.gradients 函数，方法如下： import tensorflow as tf import memory_saving_gradients...gradients_memory(ys, xs, grad_ys=None, **kwargs): return memory_saving_gradients.gradients(ys, xs,...__dict__["gradients"] = gradients_memory 这样操作之后，所有调用 tf.gradients 函数的请求都会使用新的节省内存的方法。
Exploding gradients When gradients are very large, they're called "exploding gradients."...dWaa'], gradients['dWax'], gradients['dWya'], gradients['db'], gradients['dby'] ### START CODE...gradients["dWax"][3][1]) print("gradients[\"dWya\"][1][2] =", gradients["dWya"][1][2]) print("gradients...[\"db\"][4] =", gradients["db"][4]) print("gradients[\"dby\"][1] =", gradients["dby"][1]) gradients["...gradients["dWax"][3][1]) print("gradients[\"dWya\"][1][2] =", gradients["dWya"][1][2]) print("gradients
在tfe中共有四个函数直接服务于反向传播，它们是： tfe.gradients_function tfe.value_and_gradients_function tfe.implicit_gradients...如果需要同时获取f的值和f的梯度，就可以分别用tfe.value_and_gradients_function和tfe.implicit_value_and_gradients取代tfe.gradients_function...原先tfe.gradients_function返回的是梯度，tfe.value_and_gradients_function返回的就是(函数值，梯度)。...= tfe.implicit_value_and_gradients(loss_fn) empirical_loss, gradients_and_variables = value_and_gradients_fn...(.....) optimizer.apply_gradients(gradients_and_variables) 参考自https://www.zhihu.com/question/67471378
provided for any variable, check your graph for ops" " that do not support gradients, between...和apply_gradients，前者用于计算梯度，后者用于使用计算得到的梯度来更新对应的variable。...其中tf.gradients(loss, tf.variables)的作用和这个函数类似,但是它只会返回计算得到的梯度，而不会返回对应的variable。...(0.1) grads_vals = opt.compute_gradients(y, [w]) print(grad_vals) >>> [<tf.Tensor 'gradients...(grads_and_vars, global_step=None, name=None) 该函数的作用是将compute_gradients()返回的值作为输入参数对variable进行更新。
: If you should use _distributed_apply() instead.compute_gradients compute_gradients( loss, var_list...=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False,...此方法简单地组合调用compute_gradients()和apply_gradients()。...如果想在应用渐变之前处理渐变，可以显式地调用compute_gradients()和apply_gradients()，而不是使用这个函数。参数:loss: 包含要最小化的值的张量。...启用紧急执行时，gate_gradients、aggregation_method、colocate_gradients_with_ops和grad_loss将被忽略。
Optimizer.minimize()与Optimizer.compute_gradients()和Optimizer.apply_gradients()的用法 Optimizer.minimize...() minimize()就是compute_gradients()和apply_gradients()这两个方法的简单组合，minimize()的源码如下： def minimize(self,...= self.compute_gradients( loss, var_list=var_list, gate_gradients=gate_gradients, aggregation_method...=aggregation_method, colocate_gradients_with_ops=colocate_gradients_with_ops, grad_loss...compute_gradients()和apply_gradients() compute_gradients(self, loss, var_list=None,
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