随笔分类 - 深度学习
摘要:一、TensorDataset 语法:class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor) 作用:包装数据和目标张量(类似Python中的zip()函数),可通过第一维度索引两个张量恢复数据。故要保证两个tensor的第一维
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摘要:0 梯度更新函式 1 梯度 神经网络参数如下: θ = {w1, w2, ... , b1, b2, ...} 权重梯度如下: 为了更好且有效的计算梯度,我们使用反向传播算法。 2 链式法则 3 反向传播 损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的,比如我们想要分类,就是预测的类
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