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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pytorchにおけるzero_gradメソッドについて

n_thk72

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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/05/30 08:10

これまで,CNNのモデルを学習させるときにはoptimizerのみzero_gradを使うものだと思っていました.
しかしpytorch公式のチュートリアルのDCGANでは,定義したネットワークモデル対してzero_gradを用いており,optimizerには用いていませんでした.

(pytorch公式チュートリアル)

モデルへのzero_gradはどのような効果があるのでしょうか?
また,このチュートリアルでoptimizerにzero_gradを使用していないのは何故でしょうか?

ご存知の方おりましたら回答いただければ幸いです.

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  1. zero_grad() を行う理由
  2. Optimizer.zero_grad() と nn.Module.zero_grad() の違い

については以下の質問が参考にならないでしょうか。

Python 3.x - PyTorchのzero_grad()について|teratail

また,このチュートリアルでoptimizerにzero_gradを使用していないのは何故でしょうか?

大抵の場合、モデルの全パラメータを Optimizer で最適化する対象に設定しているので、Optimizer.zero_grad() と nn.Module.zero_grad() は同じ結果になります。

質問のチュートリアルも全パラメータが最適化対象になっている。

python

1optimizerD = optim.Adam(netD.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999)) 2optimizerG = optim.Adam(netG.parameters(), lr=lr, betas=(beta1, 0.999))

投稿2020/05/30 09:09

編集2020/05/30 09:13
tiitoi

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