动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现课程主页:https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 教材:https://zh-v2.d2l.ai/科技 计算机技术 人工智能 课程 大学 神经网络 学习 野生技术协会 机器学习 深度学习 Python PyTorch跟李沐学AI 发消息 ...
对于loss进行反向传播,然后更新参数 损失求平均可以让批量大小和学习率大小解耦,方便调学习率 为了降低学习率对模型的影响,可以选择adam这种对学习率不敏感的优化器,或者权重初始化 batch size小反而是好事情,会有噪音,防止过拟合 如果数据特别大,不能全部加载到内存中,每个batch随机从硬盘取 什么时候停止训练,可以根据...
对片段中的每个词元预测它是不是回答的开头或结束 动手
2.李沐动手学深度学习V2-chapter_convolutional-modern08-033.李沐动手学深度学习V2-chapter_linear-networks07-17 收起 李沐动手学深度学习V2 文章内容说明 本文主要是自己学习过程中的随手笔记,需要自取 课程参考B站:https://space.bilibili.com/1567748478?spm_id_from=333.788.0.0 课件等信息原视频简介中有 卷...
深度学习该怎么学?强推!大神李沐亲授《动手学深度学习v2》,究极通俗易懂! 潇洒学姐论文辅导 -配-套-资-料-都已经打包整理好了,up还准备了100G人工智能资料包 内含:990+可复现论文,写作发刊攻略,学习路线图,视频教程等 评论区获取即可[脱单doge] 觉得不错别忘了点个赞转发一下,如果可以再添个币[嘟嘟]...
在深度学习中,预训练模型如BERT已经证明了其在各种NLP任务中的强大性能。然而,直接使用预训练模型可能无法满足特定任务的需求。这时,我们可以通过微调来优化模型性能。微调是一种训练特定任务模型的方法,通过对预训练模型进行一些小的修改和调整,使其更好地适应特定任务。在本篇文章中,我们将介绍如何使用BERT进行微调,并...
初始化模型参数 定义Softmax操作 实现Softmax 定义模型 定义损失函数 分类精度 softmax回归的训练 对图像进行分类预测 Softmax的简洁实现 Spring Wonderland 09 Jan, 2025 我的标签 DeepLearning(13) 吴恩达(10) 李沐动手学深度学习V2(3) 博客园美化(1)...
softmax回归专用于分类任务，与回归问题不同，其目标是将样本归类到预定义的类别中。假设真实类别为第i类，其他类别置信度为0，选择置信度最大类作为预测结果。此过程旨在确保所选类的置信度远超其他类。预测结果y hat是一个n维向量，通过softmax函数，各元素和为1，从而可视为概率分布，有效区分不同...
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