摘要：
在机器学习中，常见的任务类型包括： 🔹 1. 分类（Classification） ✅ 定义： 将输入数据分到有限个类别中的一种，输出是离散的标签（如“猫”“狗”或“0/1”）。 ✅ 示例： 判断一封邮件是否是垃圾邮件（是/否） 图像识别中识别数字（0-9） 医疗诊断（健康/患病） ✅ 模型： 逻 阅读全文
posted @ 2025-07-28 09:15
daviyoung
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摘要：
早停法：防止过拟合，当验证集 loss 多轮不再下降时，提前停止训练。 early_stopping.py class EarlyStopping: def __init__(self, patience=3, min_delta=0): """ 参数： - patience: 忍耐轮数（如果验证集 阅读全文
posted @ 2025-07-25 16:23
daviyoung
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摘要：
绘制训练/测试的 Loss 和 Accuracy 曲线，直观判断模型训练效果是否良好。 图像解释 Loss 曲线（损失函数） 反映模型在训练和测试过程中的错误程度，越低越好。 Accuracy 曲线（准确率） 反映模型预测正确的比例，越高越好。 你可以从图中看到什么？ 1. 是否在收敛？ Loss 阅读全文
posted @ 2025-07-25 14:49
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模型： neural_network_model.py from torch import nn # 定义神经网络模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.F 阅读全文
posted @ 2025-07-25 10:08
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# -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor 阅读全文
posted @ 2025-07-24 16:39
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摘要：
# 定义神经网络模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() # 将 1x28x28 展平为 784 self.linear_relu_sta 阅读全文
posted @ 2025-07-24 16:38
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custom_dataset.py # -*- coding: utf-8 -*- from torch.utils.data import Dataset import os import pandas as pd from torchvision.io import decode_image c 阅读全文
posted @ 2025-07-24 11:58
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摘要：
# -*- coding: utf-8 -*- import torchvision import os import gzip import struct import numpy as np from PIL import Image import pandas as pd torchvisio 阅读全文
posted @ 2025-07-24 11:54
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摘要：
import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplo 阅读全文
posted @ 2025-07-24 09:30
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摘要：
✅ 一、什么是灰度图？ 灰度图（grayscale image）：指的是只有黑白灰颜色的图像。 每个像素只用一个值表示亮度（0 表示黑，255 表示白，中间是不同程度的灰）。 举例： 彩色图像：每个像素用 RGB 三个通道（红、绿、蓝） 表示。 灰度图像：每个像素只需要一个值。 ✅ 二、什么是单通道 阅读全文
posted @ 2025-07-24 09:29
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