【ED4横向单轴】ED4M-1-LR-Y ED4B20-1-LR-Y ED4M-1-UD-Y ED4B20-1-UD-Y ED4M-U-LR-Y ED4B20-U-LR-Y ED4M-D-LR-Y ED4B20-D-LR-Y ED4M-1-R-Y ED4B20-1-R-Y ED4M-1-U-Y ED4B20-1-U-Y ED4M-U-R-Y ED4B20-U-R-Y ED4M-D-R-Y ED4B20-D-R-Y ED4M-1-L-Y ED...
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model = Model(net=net, loss=SoftmaxCrossEntropyLoss(), optimizer=Adam(lr=args.lr)) iterator = BatchIterator(batch_size=args.batch_size) evaluator = AccEvaluator() forepochinrange(num_ep): forbatchiniterator(train_x, train_...
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1 『网络结构的可视化』 我们训练神经网络时,除了随着step或者epoch观察损失函数的走势,从而建立对目前网络优化的基本认知外,也可以通过一些额外的可视化库来可视化我们的神经网络结构图。这将更加地高效地向读者展现目前的网络结构。 为了可视化神经网络,我们先...
2.SGD对所有参数更新时应用同样的 learning rate,如果我们的数据是稀疏的,我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。LR会随着更新的次数逐渐变小。 缺点(解释2):: (1)batch_size的不当选择可能会带来一些问题。 batcha_size的...
model = Model(net=net, loss=SoftmaxCrossEntropyLoss(), optimizer=Adam(lr=args.lr)) iterator = BatchIterator(batch_size=args.batch_size) evaluator = AccEvaluator() forepochinrange(num_ep): forbatchiniterator(train_x, train_...