2020年7月1日
摘要：
使用预训练模型可以帮助其他复现者有效达到论文结果，将下载好的模型放入指定文件夹 高/低方差：预测值的变化范围 高/低偏差：预测值和真实值间的差距，偏差越大，越偏离真实数据 训练要求：低偏差，低方差，这样预测准确率较高，并且模型鲁棒性较好 ground truth 有人将所有标注数据都叫做 groun 阅读全文
摘要：
对抗生成网络中，输入噪声的维度，以 mnist为例，是28*28=784的图像 gan的本质是将一个均匀随机分布映射到mnist上，假设mnist是任意图像，不仅仅是手写数字，理论上噪声维度需要784以上才能完成这个任务 但大部分数据是冗余的，可以使用更低维度的数据重建它 算法具体步骤 初始化 ge 阅读全文
摘要：
linspace(0,20,5) [0,20) 五等分 arange(0,20,2) [0,20) 步长为2 .Linear(30,20) 线性变换本来是30 变为 20 阅读全文
摘要：
一、查看当前维度 .size() 二、张量变形 .view(3,-1) # -1 是根据维度自己变化 三、解压 unsqueeze() 压缩 squeeze(),可指定具体维度，dim=1 四、扩大张量 .expand() 五、重复张量 .repeat(2,3) # 在指定维度重复原 tensor 阅读全文