01 2022 档案
摘要：Pytorch的学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler实现。 1. 等间隔调整学习率StepLR 等间隔调整学习率，通过设定调整间隔和倍率，阶段调整学习率 torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamm
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摘要：池化层的作用一是减少冗余的信息量，二是保留图像的特征信息，同时降低参数量。 特征提取的误差主要来自两个方面： 邻域大小受限造成的估计值方差增大； 卷积层参数误差造成估计均值的偏移。 Max Pooling: 更多的保留图像的纹理特征，选出识别度高的特征，能够减少第二种误差，一般来说在模型中间使用，用
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摘要：交叉验证的思想 交叉验证主要用于防止模型过于复杂而引起过拟合，是一种评价训练数据的数据集泛化能力的统计方法。其基本思想是将原始数据进行划分，分成训练集和测试集，训练集对模型进行训练，测试集对模型进行测试，以此来作为模型的评价指标。 K折交叉验证 将原始数据随即划分为K份，每次选择K-1份作为训练集，
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