DL4J。执行 model.upgrade(Gradient) 后权重是否更新？
DL4J. After doing model.upgrade(Gradient) are the weights updated?
我正在使用 MultiLayerNetwork。该网络经过训练，结果符合预期。
作为实施工作的一部分 Federated Learning 我需要使用来自外部组件的一组新梯度来升级该网络的权重。
我的问题是，在 DL4J 中，执行 model.update(newGradients) 后，权重是否也会更新，或者我是否需要执行其他操作？
谢谢
我可以找到问题的答案。
更新梯度后，还得更新权重（params）
如果使用 SGD，您可以这样做：
model.update(averageGradient);
INDArray params = model.params(true);
params.addi(averageGradient.gradient());
希望对遇到类似问题的其他人有所帮助！
我正在使用 MultiLayerNetwork。该网络经过训练，结果符合预期。
作为实施工作的一部分 Federated Learning 我需要使用来自外部组件的一组新梯度来升级该网络的权重。
我的问题是，在 DL4J 中，执行 model.update(newGradients) 后，权重是否也会更新，或者我是否需要执行其他操作？
谢谢
我可以找到问题的答案。
更新梯度后，还得更新权重（params）
如果使用 SGD，您可以这样做：
model.update(averageGradient);
INDArray params = model.params(true);
params.addi(averageGradient.gradient());
希望对遇到类似问题的其他人有所帮助！