pytorch避免過擬合-dropout丟棄法的實現 對於一個單隱藏層的多層感知機，其中輸入個數為4，隱藏單元個數為5，且隱藏單元\(h_i\)（\(i=1, \ldots, 5\)）的計算表達式為： \[h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i ...

過的損失函數，例如線性回歸用到的平方損失函數和softmax回歸用到的交叉熵損失函數。 機器學習模型 ...

pytorch實現對Fashion-MNIST數據集進行圖像分類 導入所需模塊： 對數據集的操作（讀取數據集）： 由於像素值為0到255的整數，所以剛好是uint8所能表示的范圍，包括transforms.ToTensor()在內的一些關於圖片的函數就默認輸入的是uint8型，若不是 ...

過擬合現象，即模型的訓練誤差遠⼩於它在測試集上的誤差。雖然增⼤訓練數據集可能會減輕過擬合，但是獲取額外的訓練數據往往代價⾼昂。本節介紹應對過擬合問題的常⽤⽅法：權重衰減（weight decay）。 一、方法 權重衰減等價於 范數正則化（regularization ...

pytorch實現學習率衰減 目錄 pytorch實現學習率衰減 手動修改optimizer中的lr 使用lr_scheduler LambdaLR——lambda函數衰減 StepLR——階梯式衰減 ...

深度學習中常常會存在過擬合現象,比如當訓練數據過少時,訓練得到的模型很可能在訓練集上表現非常好,但是在測試集上表現不好. 應對過擬合,可以通過數據增強,增大訓練集數量.我們這里先不介紹數據增強,先從模型訓練的角度介紹常用的應對過擬合的方法. 權重衰減 權重衰減等價於 \(L_2\) 范數正則化 ...

下面要說的基本都是《動手學深度學習》這本花書上的內容，圖也采用的書上的 首先說的是訓練誤差(模型在訓練數據集上表現出的誤差)和泛化誤差(模型在任意一個測試數據集樣本上表現出的誤差的期望) 模型選擇 　　驗證數據集(validation data set)，又叫驗證集(validation ...

線性回歸 生成數據集 讀取數據 定義模型 初始化模型參數 定義損失函數 定義優化算法 訓練模型 softmax回歸的簡潔實現 獲取和讀取數據 定義 ...