pytorch 正则化 / 张生荣

Pytorch 如何实现常用正则化

Stochastic Depth 论文:Deep Networks with Stochastic Depth 本文的正则化针对于ResNet中的残差结构,类似于dropout的原理,训练时对模块进行 ...

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, ...

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 ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...

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 ...

pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor ...

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 ...

以读取VOC2012语义分割数据集为例,具体见代码注释: VocDataset.py from PIL import Image import torch import torch.utils.dat ...

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 ...

摘要: 在图像识别当中,一般步骤是先读取图片,然后把图片数据转化成tensor格式,再输送到网络中去.本文将介绍如何把图片转换成tensor. 一.数据转换把图片转成成torch的tensor数据, ...

optim 的基本使用 for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss() optimiter = ...

pytorch中文网:https://www.pytorchtutorial.com/ pytorch官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/index.html 一 ...

pytorch实现多项式回归,供大家参考,具体内容如下一元线性回归模型虽然能拟合出一条直线,但精度依然欠佳,拟合的直线并不能穿过每个点,对于复杂的拟合任务需要多项式回归拟合,提高精度.多项式回归拟合 ...

目录 1.神经网络训练过程 2.基础概念 2.1数学知识 2.1.1导数 2.1.2 梯度 2.2前向传播和反向传播 3.数据预处理手段 3.1 归一化 (normalization) 3.2 标准 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录 1.数据集分割 2.正则化 3.动量和学习率衰减 1.数据集分割通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集. 通常我们会将训练集进行分割,通过torch.utils.data.rand ...

[源码GitHub地址]:点击进入 1. 问题描述之前写了一篇关于<pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据>的博客,但存在一个问题,我们不能在Data ...