（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记
pytorch避免过拟合-权重衰减的实现 首先学习基本的概念背景 L0范数是指向量中非0的元素的个数；(L0范数难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和； L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。 权重衰减等价于 L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型 ...
原文：（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现-学习笔记
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 ，隐藏单元个数为 ，且隐藏单元 h i i , ldots, 的计算表达式为： h i phi left x w i x w i x w i x w i b i right 这里 phi 是激活函数， x , ldots, x 是输入，隐藏单元 i 的权重参数为 w i , ldots, w i ， ...
2020-10-15 20:28 0 405 推荐指数：
相关推荐
《动手学深度学习》系列笔记 —— 过拟合、欠拟合极其解决方案(权重衰减法、丢弃法)
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-深度学习系列）pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类
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 ...
[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout
/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.py https:/ ...
Pytorch实现深度学习
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 ...
【深度学习】Pytorch 学习笔记
目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network ...
【PyTorch深度学习】学习笔记之PyTorch与深度学习
第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri、Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分拣 肺癌检测 准确度高于人类的语言翻译 读懂图片中的图像 ...
小白学习之pytorch框架(6)-模型选择(K折交叉验证)、欠拟合、过拟合(权重衰减法(=L2范数正则化)、丢弃法)、正向传播、反向传播
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 ...