原文:【學習筆記】Pytorch深度學習—優化器(一)

前面我們學習過了損失函數,損失函數Loss是衡量模型輸出與真實標簽之間的差異的。有了損失函數Loss,通過Loss根據一定的策略 來更新模型中的參數使得損失函數Loss逐步降低 這便是優化器optimizer的任務。本節優化器optimizer主要包括 方面內容,分別是 什么是優化器,優化器的定義和作用是 Pytorch中提供的優化器optimizer的基本屬性是 optimizer的方法是 圖 ...

2020-08-19 21:57 0 801 推薦指數:

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深度學習Pytorch 學習筆記

目錄 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 邏輯回歸 - 二分類 Lecture07: How to make netural network ...

Sun Oct 07 06:41:00 CST 2018 0 2533
PyTorch深度學習學習筆記PyTorch深度學習

第1章 PyTorch深度學習 深度學習的應用 接近人類水平的圖像分類 接近人類水平的語音識別 機器翻譯 自動駕駛汽車 Siri、Google語音和Alexa在最近幾年更加准確 日本農民的黃瓜智能分揀 肺癌檢測 准確度高於人類的語言翻譯 讀懂圖片中的圖像 ...

Mon Jun 24 07:57:00 CST 2019 2 469
學習筆記Pytorch深度學習—損失函數

前面學習了如何構建模型、模型初始化,本章學習損失函數。本章從3個方面學習,(1)損失函數的概念以及作用;(2)學習交叉熵損失函數;(3)學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...

Sun Aug 09 18:19:00 CST 2020 0 541
常見的深度學習優化

優化的使用: 在機器學習深度學習中,主要應用於梯度下降。比如:傳統的優化主要結合數據集,通過變化單次循環所采用的數據量的大小來對梯度下降進行控制;非傳統的優化則進一步結合數據集的特點和模型的訓練時間,以不同的形式變化梯度下降的學習率 ...

Sun May 12 00:32:00 CST 2019 0 822
學習筆記Pytorch深度學習學習率調整策略

前面的課程學習優化的概念,優化中有很多超參數如學習率lr,momentum動量、weight_decay系數,這些超參數中最重要的就是學習率。學習率可以直接控制模型參數更新的步伐,此外,在整個模型訓練過程中學習率也不是一成不變的,而是可以調整變化的。本節內容就可以分為以下3方面展開,分別 ...

Thu Aug 20 06:01:00 CST 2020 0 1151
學習筆記Pytorch深度學習-網絡層之卷積層

卷積概念 什么是卷積? 以上圖為例,中間為卷積核,在輸入圖像上進行滑動,當滑動到當前位置時,其卷積運算操作是對卷積核所覆蓋像素,進行權值和對應位置處像素的乘加: \(\ output= (7 ...

Fri Aug 07 06:53:00 CST 2020 0 606
 
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