关于阻止已经置零的通道进行权重更新出现的问题

[dlgyy]

我对您的工作感到很感兴趣，也在进行相关的研究，在实验的过程中，发现了一些有意思的现象，希望能与您进行讨论。
for m in model.modules():
if isinstance(m, nn.BatchNorm2d) or isinstance(m, nn.BatchNorm1d):
mask = (m.weight.data != 0)
mask = mask.float().cuda()
m.weight.grad.data.mul_(mask)
m.bias.grad.data.mul_(mask)
这部分代码是您用来阻止已经置零的权重进行进一步的梯度更新，这是很不错的想法，我也想在自己的工作中加入这部分代码，但是在pytorch中发现这部分代码并不能绝对的阻止权重的更新。虽然直观上他应该可以阻止参数的更新，但是实际上，那些已经置零的通道仍然会进行少量的更新。这样的一个直接的影响就是，应该失效的通道仍然在默默的发挥作用。不知道您是否注意到这种情况，期待您的回复。

[Eric-mingjie]

虽然直观上他应该可以阻止参数的更新

不是直观上，而是理论上那些已经置零的通道不会发挥作用。

[kaijieshi7]

我有点不大清楚，是不是将已经置零的部分的梯度乘以0？这样子阻止它的更新？