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一、Adam 优化器参数大白话解释 1. 学习率（lr: 0.001） 类比：学习率就像你在黑暗中摸索宝藏时的 “步伐大小”。 如果步子太大（比如 lr=0.1）：你可能一脚迈过宝藏，永远找不到它。 如果步子太小（比如 lr=0.0001）：你要花很长时间才能慢慢靠近宝藏。 你代码里的 lr=0.0 阅读全文
posted @ 2025-06-23 21:06
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在 PyTorch 训练中，当样本总数不能被 Batch Size 整除时，代码的处理方式需要特别注意。以你的问题为例，假设train_sample=50，batch_size=20，我们来详细分析： 1. 整除与非整除的计算逻辑 当train_sample=50，batch_size=20时： 总 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:56
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在实际业务场景中，Dropout 和 Batch Normalization（BN）层的应用非常广泛，以下是结合具体业务场景的举例说明，帮助你理解何时需要使用这些层： 一、Dropout 层的典型应用场景 1. 计算机视觉：图像分类与目标检测 场景：自动驾驶中的交通标志识别、医疗影像中的肿瘤检测。 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:55
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摘要：
1. 什么是「权重」和「梯度」？ 权重（Weight）：模型中的「记忆」，就像你记住「非常好」「超赞」这类词通常表示好评，「很差」「退钱」这类词通常表示差评。模型通过调整权重来学习哪些词更能体现情感倾向。 梯度（Gradient）：告诉你「哪里学错了」和「怎么改」。比如模型把「这个手机虽然便宜，但质 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:48
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什么是「权重」和「梯度」？ 权重（Weight）：模型中的参数，就像大脑中的「记忆」。比如你学骑自行车时，记住「车头向左偏时要向右打方向盘」，这个「经验」就是神经网络中的权重。模型通过调整权重来「学习」数据中的规律。 梯度（Gradient）：可以理解为「错误的方向」和「错误的程度」。想象你在爬山， 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:31
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在 PyTorch 中，训练循环里计算梯度、更新权重等操作的顺序是固定的，具体如下： 前向传播计算损失： python 运行 loss = model(x, y) # 前向传播计算预测值和损失 反向传播计算梯度： python 运行 loss.backward() # 反向传播计算梯度 根据梯度更新 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:29
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这段代码使用 PyTorch 的 Adam 优化器来配置模型的参数更新策略。具体解释如下： 代码功能 python 运行 optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) torch.optim.Adam：PyTorch 提 阅读全文
posted @ 2025-06-23 10:29
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在 PyTorch 中，Adam 是一种常用的优化算法，它结合了 Adagrad 和 RMSProp 的优点。你提供的参数是 Adam 优化器的配置，下面解释各参数的含义： amsgrad（布尔值）是否使用 AMSGrad 变体。AMSGrad 通过使用梯度二阶矩的最大值而不是指数移动平均值来保证收 阅读全文
posted @ 2025-06-23 10:10
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摘要：
在预测阶段不计算梯度主要出于以下几个原因： 1. 计算效率与内存优化 梯度计算开销大：在深度学习中，梯度计算需要存储中间变量（如激活值、权重等），并执行反向传播算法。预测阶段仅需前向传播，关闭梯度计算可节省约 50% 的内存和计算资源。 示例：对于大型模型（如 BERT），关闭梯度可显著提升推理速度 阅读全文
posted @ 2025-06-23 01:37
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# 当输入真实标签，返回loss值；无真实标签，返回预测值 def forward(self, x, y=None): x = self.linear(x) # (batch_size, input_size) -> (batch_size, 1) y_pred = self.activation( 阅读全文
posted @ 2025-06-23 01:31
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