在多分類任務實驗中用torch.nn實現dropout
1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 定義訓練模型 5 比較不同dropout的影響 6 繪制不同dropout損失圖 nn.Flatten() demo ...
原文：在多分類任務實驗中 用torch.nn實現 𝑳𝟐 正則化
導入實驗所需要的包 下載MNIST數據集以及讀取數據 定義模型 參數初始化 定義訓練函數 開始訓練 ...
2022-03-30 09:09 0 1132 推薦指數：
相關推薦
在多分類任務實驗中手動實現 使用 𝑳𝟐 正則化
1 導入所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 初始化參數+定義隱藏層的激活函數 5 定義模型 6 定義交叉熵損失函數和優化器 7 定義L2范數 8 定義訓練函數 ...
利用torch.nn實現前饋神經網絡解決 多分類 任務使用至少三種不同的激活函數
1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 利用torch.nn構建模型以及初始化參數 使用ReLU函數 使用ELU函數 使用Sigmoid函數 ...
在多分類任務實驗中手動實現實現dropout
1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 初始化模型參數 4 手動實現dropout 設丟棄概率為$p$，那么有$p$ 的概率 $h_i$ 會被清 零，有$1−p$ 的概率 $h_i$ 會除以 $1−p$ 做拉伸。由此定義進行 ...
Pytorch中torch.nn使用
本文將介紹： torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡； torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...
Pytorch: torch.nn
自定義層Linear必須繼承nn.Module，並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self)，推薦使用第一種用法，盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
到底什么是TORCH.NN？
該教程是在notebook上運行的，而不是腳本，下載notebook文件。 PyTorch提供了設計優雅的模塊和類：torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader，以創建和訓練神經網絡。為了充分利用其功能，並根據問題進行自定義，需要充分理解它們做的是什么 ...
pytorch torch.nn 實現上采樣——nn.Upsample
文章引用：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1）Upsample 上采樣一個 ...