摘要：适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥 调用函数： 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在outp 阅读全文

摘要：github: https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 阅读全文

摘要：非线性回归问题的参数求解，反向求导基本流程。Variable 计算时, 它在后台一步步默默地搭建着一个庞大的系统, 叫做计算图, computational graph. 这个图将所有的计算步骤 (节点) 都连接起来, 最后进行误差反向传递的时候, 一次性将所有 variable 里面的修改幅度 ( 阅读全文

摘要：转自：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/ backward只能被应用在一个标量上，也就是一个一维tensor，或者传入跟变量相关的梯度。 特别注意Variable里面默认的参数requires_grad=False，所以这里我们要重 阅读全文

摘要：首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。 阅读全文