它的算法很简单:先选取一组模型参数的初始值,如随机选取;接下来对参数进行多次迭代,使每次迭代都可能降低损失函数的值。在每次迭代中,先随机均匀采样一个由固定数目训练数据样本所组成的小批量(mini-batch)B,然后求小批量中数据样本的平均损失有关模型参数的导数(梯度),最后用此结果与预先设定的一个正数的乘积作为...
'''◼ 在使用定义的模型net之前,需要对模型中的一些参数进行初始化。Pytorch在init模块中提供了许多初始化参数的方法。 我们可以调用𝐢𝐧𝐢𝐭. 𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥模块通过正态分布对线性回归中的权重和偏差进行初始化。将参数中的每个元素随机初始化为了均值为0,标准差为0.01的正态分布,同时将偏差初始...
例如,计算平台结合了算能的SE5平台,基础实验平台结合了Linux、Python、TensorFlow、Pytorch等,图像分类结合了LeNet5和ResNet,目标检测结合了YOLOv5s,股票预测结合了LSTM,人脸识别结合了RetinaFace和InsightFace,语义分割结合了ICNet,实例分割结合了Mask R-CNN,压缩感知和图像重建结合了ReconNet,等等。 (3) 打通课堂、发布...
增强模型鲁棒性: 混合四张具有不同语义信息的图片,可以让模型检测超出常规语境的目标。 加强批归一化(Batch Normalization)的效果: 当模型设置 BN 操作后,训练时会尽可能增大批样本总量(BatchSize),因为 BN 原理为计算每一个特征层的均值和方差,如果批样本总量越大,那么 BN 计算的均值和方差就越接近于整个数据集的...
深度学习:属于神经网络的一个发展分支,指的是层数很多的神经网络,可以简单理解为更加高级的神经网络。把神经网络比作数学学科,深度学习类似于高等数学。无人驾驶汽车属于深度学习的典型应用。Python 中,可以使用 TensorFlow2 和 PyTorch库非常简单的实现深度学习中的各种算法。
线性回归线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: price=⋅area+⋅ag...
ELECTRA是由生成器(Generator)和判别器(Discrimi-nator)串联起来的一个模型。 生成器:一个小的MLM,即在 [MASK]的位置预测原来的词。 判别器:判断输入句子中的每个词是否被替换,即使用替换词检测(Re-placedToken Detection,RTD)预训练任务,取代了 BERT原始的掩码语言模型(MLM)。