原文:动手学深度学习14- pytorch Dropout 实现与原理

方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现 小结 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法 dropout ,丢弃法有很多的变体,本文提高的丢弃法特指倒置丢弃法 inverted dorpout 。 方法 在会议多层感知机的图 . 描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为 ,隐藏单元个数为 ,且隐藏单元 h i , ...

2019-11-15 17:00 0 377 推荐指数:

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动手深度学习PyTorch版-task01

task0101.线性回归 优化函数 - 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时,上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解(analytical solution)。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而,大多数深度学习模型并没有解析解,只能 ...

Sat Feb 15 04:55:00 CST 2020 0 204
动手深度学习8-softmax分类pytorch简洁实现

定义和初始化模型 softamx和交叉熵损失函数 定义优化算法 训练模型 定义和初始化模型 softmax的输出层是一个全连接层,所以我们使用一个线性模块就可 ...

Wed Nov 06 05:40:00 CST 2019 0 1114
动手深度学习》(pytorch版本)中`d2lzh_pytorch`包问题

学习pytorch版本的深度学习中,大多会因为这个包困扰,如果直接安装d2lzh包,在后期使用中会导致某些函数无法实现。因此仍旧需要安装d2lzh_pytorch'd2lzh_pytorch'下载传送门,下载解压后,直接放入包文件里即可。 我的文件路径,可参考一下 ...

Mon Feb 17 06:12:00 CST 2020 0 8716
动手深度学习9-多层感知机pytorch

多层感知机 隐藏层 激活函数 小结 多层感知机 之前已经介绍过了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络,然后深度学习主要学习多层模型,后续将以多层感知机(multilayer percetron,MLP),介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 多层感知机 ...

Thu Nov 07 06:40:00 CST 2019 0 750
 
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