在多分类任务实验中手动实现 使用 𝑳𝟐 正则化
1 导入所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 初始化参数+定义隐藏层的激活函数 5 定义模型 6 定 ...
原文：在多分类任务实验中手动实现实现dropout
导入需要的包 下载MNIST数据集以及读取数据 初始化模型参数 手动实现dropout 设丢弃概率为 p ，那么有 p 的概率 h i 会被清 零，有 p 的概率 h i 会除以 p 做拉伸。由此定义进行dropout操作的函数 定义模型 定义训练模型 比较不同dropout的影响 绘制不同dropout损失图 ...
2021-11-05 14:40 0 1254 推荐指数：
相关推荐
在多分类任务实验中用torch.nn实现dropout
1 导入需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 定义训练模型 5 比较不同dropout的影响 6 绘制不同dropout损失图 nn.Flatten() demo ...
在多分类任务实验中 用torch.nn实现 𝑳𝟐 正则化
1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 参数初始化 5 定义训练函数 6 开始训练 ...
手动实现前馈神经网络解决 多分类 任务
1 导入实验需要的包 2 加载数据集 3 初始化参数 4 定义激活函数 5 定义网络模型 6 定义损失函数和优化算法 7 定义评价函数 8 定义训练函数 ...
sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO）
sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是针对一些二分类算法（比如典型的逻辑回归算法）来实现多分类任务的两种最为常用的方式，sklearn中专门有其调用的函数，其调用过程如下所示： 实现结果如下所示： ...
手动实现Promise
Promise对大家来说并不是很陌生，它是一个异步编程的解决方案，主要解决了前端回调地域问题。用阮老师的话说，它“就是一个容器，里面保存着某个未来才会结束的事件（通常是一个异步操作）的结果”。 ...
多分类任务中不同隐藏层层数对实验结果的影响
1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集和读取数据 3 定义模型参数 4 定义模型 第一种：定义一个有 三层 的前馈神经网络 第二种：定义一个有 四层 的前馈神经网络 第三种：定义一个有 五层 的前馈 ...
在vue中手动实现简易的“正在加载”动画
一、背景需求 当页面有大量数据需要渲染时，我们希望给用户提供一个等待的预期 也就是说，在数据渲染之前，在页面上显示“正在加载”的简易动画 二、实现过程 我们可以把这一部分的代码抽离出来，作为基础/公用组件 然后在具体的页面组件中，引入并注册 Loading 用一个Div去包裹 ...