l2正则化项,一般设置多少 pytorch中 / 张生荣

PyTorch 实现L2正则化以及Dropout的操作

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

什么是标签平滑?在PyTorch中如何去使用它? 在训练深度学习模型的过程中,过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题.一方面,正则化技术可以解决过拟合问题, ...

TEMPLATES Django 1.8的新特性一个列表,包含所有在Django中使用的模板引擎的设置.列表中的每一项都是一个字典,包含某个引擎的选项. 以下是一个简单的设定,告诉Django模板引 ...

class torch.nn.Sequential(* args) 一个时序容器.Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中.当然,也可以传入一个OrderedDict. 为了更容易的理解如何使 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,st ...

pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加. 这样逻辑的 ...

目录一.Mnist 分类任务简介二.Mnist 数据集的读取三. Mnist 分类任务实现四.使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化本文参加新星计划人工智能(Pyt ...

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处 ...

背景使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...

本文为大家分享了C#程序启动项的设置方法,供大家参考,具体内容如下托盘图标设置新建一个NotifyIcon,会在托盘处显示一个图标. NotifyIcon.Icon可以直接设置一个ico图片,也可 ...

先粘贴一段official guide:nn.conv1d官方我一开始被in_channels.out_channels卡住了很久,结果发现就和conv2d是一毛一样的.话不多说,先粘代码(菜鸡的自 ...

pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数,这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的,下面我们讲解几种最常用的函数,详细的内容还请参考pytorch官方文档 ...

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sor ...

用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D n ...

pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式: import torch import torch.nn as nn first: class NN(nn.Module): ...

计算机视觉方面朋友都需要跟图像打交道,在pytorch中图像与我们平时在matlab中见到的图像数据格式有所不同.matlab中我们通常使用函数imread()来轻松地读入一张图像,我们在变量空间中可 ...

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和T ...