Head vs breakz

Gradient Clipping는 깊은 신경망에서 발생하는 gradient exploding를 막기 위해 사용한다. 깊은 신경망에서 역전파 과정에서 기울기가 점차 작아지거나 비 정상적으로 큰 값이 되면서 기울기에 대한 문제가 발생하는데, Gradient Clipping는 깊은 신경망에서 발생하는 gradient exploding를 줄이기 위해 사용한다. Gradient Clipping는 말 그대로, 기울기 값을 잘라내는 방법으로, 특정 임계값을 설정하여 그 값을 넘지 못하도록 잘라내는 방법이다. Tensorflow에서는 Optimizer의 compute_gradients 를 먼저 호출하고, 그 다음 clip_by_value() 함수를 사용하여 Clipping하는 연산을 생성한다. 그리고 apply_gra..

10039 #실습1 #10039 b=0 for i in range(5): a = int(input()) if a < 40 : a = 40 b += a print(int(b/5)) 5543 #5543 a=[] b=[] for i in range(3): c = int(input()) a.append(c) for j in range(2): d = int(input()) b.append(d) print(min(a)+min(b)-50) 10817 #10817 a=map(int,input().split()) b=sorted(b) print(b[1]) 2523 #2523 a= int(input()) for i in range(1,a+1): print(i*"*") for i in range(a-1,0,-1): prin..

10952 #while #10952 while(True): a ,b = map(int, input().split()) if a == 0 and b == 0 : break else : print(a+b) 10951 #10951 while(True): try : a ,b = map(int, input().split()) except : break print(a+b) 1110 #1110 a = int(input()) b = a//10 c = a%10 new_a = -100 count = 0 while(new_a != a): count += 1 new_a = c*10 + (b+c)% 10 b = new_a//10 c = new_a%10 print(count)

2739 #2739 a=int(input()) for i in range(1,10): print(a,"*",i,"=",a*i) 10950 #10950 t = int(input()) for i in range(t): a,b=map(int,input().split()) print(a+b) 8393 #8393 a= int(input()) b= 0 for i in range(1,a+1): c = i+b b = c print(b) 15552 #15552 import sys t=int(input()) for i in range (t): a,b = map(int, sys.stdin.readline().split()) print(a+b) 2741 #2741 a = int(input()) for i in range(1,..