pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现 对于一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元\(h_i\)（\(i=1, \ldots, 5\)）的计算表达式为： \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...

过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 机器学习模型 ...

pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块： 对数据集的操作（读取数据集）： 由于像素值为0到255的整数，所以刚好是uint8所能表示的范围，包括transforms.ToTensor()在内的一些关于图片的函数就默认输入的是uint8型，若不是 ...

过拟合现象，即模型的训练误差远⼩于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价⾼昂。本节介绍应对过拟合问题的常⽤⽅法：权重衰减（weight decay）。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化（regularization ...

pytorch实现学习率衰减 目录 pytorch实现学习率衰减 手动修改optimizer中的lr 使用lr_scheduler LambdaLR——lambda函数衰减 StepLR——阶梯式衰减 ...

深度学习中常常会存在过拟合现象,比如当训练数据过少时,训练得到的模型很可能在训练集上表现非常好,但是在测试集上表现不好. 应对过拟合,可以通过数据增强,增大训练集数量.我们这里先不介绍数据增强,先从模型训练的角度介绍常用的应对过拟合的方法. 权重衰减 权重衰减等价于 \(L_2\) 范数正则化 ...

下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容，图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 　　验证数据集(validation data set)，又叫验证集(validation ...

线性回归 生成数据集 读取数据 定义模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化算法 训练模型 softmax回归的简洁实现 获取和读取数据 定义 ...