每个epoch loss升高 / 张生荣

解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题

遇到的问题当时自己在使用Alexnet训练图像分类问题时,会出现损失在一个epoch中增加,换做下一个epoch时loss会骤然降低,一开始这个问题没有一点头绪,我数据也打乱了,使用的是tf.tra ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束.去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注: ...

目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束.去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这 ...

PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只 ...

引言如今 Python 成为机器学习和大量使用数据操作的科学领域的主流语言; 它拥有各种深度学习框架和完善的数据处理和可视化工具.但是,Python 生态系统在 Python2 和 Python3 ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

本文实例讲述了Python使用gluon/mxnet模块实现的mnist手写数字识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import gluonbook as gb from mxnet impo ...

本文实例讲述了Python Tensor FLow简单使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.基础概念 Tensor表示张量,是一种多维数组的数据结构.Flow代表流,是指张量之间通过计算而转 ...

先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from to ...

案例背景:视频识别假设每次输入是8s的灰度视频,视频帧率为25fps,则视频由200帧图像序列构成.每帧是一副单通道的灰度图像,通过pythonb里面的np.stack(深度拼接)可将200帧拼接成 ...

一维线性拟合数据为y=4x+5加上噪音结果: import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib ...

如下所示: keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.checkpoint_path, verbose=0, save_weights_only=True,mode=& ...

之前学习深度学习算法,都是使用网上现成的数据集,而且都有相应的代码.到了自己开始写论文做实验,用到自己的图像数据集的时候,才发现无从下手 ,相信很多新手都会遇到这样的问题. 参考文章https://w ...

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的).还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制 ...

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下最近在学习pytorch,现在把学习的代码放在这里,下面是github链接直接附上github代码 # ...

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下线性回归都是包括以下几个步骤:定义模型.选择损失函数.选择优化函数. 训练数据.测试 import torch im ...

方法一:直接在epoch过程中求取准确率简介:此段代码是LeNet5中截取的. def train_model(model,train_loader): optimizer = torch.opti ...

本来以为自动编码器是很简单的东西,但是也是看了好多资料仍然不太懂它的原理.先把代码记录下来,有时间好好研究. 这个例子是用MNIST数据集生成为例子 # -*- coding: utf-8 -*- & ...