2022年4月8日

CrossEntropy交叉熵基础

摘要: CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 度量两个分布的相似度 2、公式原理 3、应用 分类:onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse, 1)mse对于分类问题的loss不准确 如 0.2,0.2,0.6 与0.0,0.4,0.6 y1的loss为0.24, 阅读全文

posted @ 2022-04-08 18:24 lexn 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PYTORCH基本功-ResNet

摘要: PYTORCH基本功-ResNet 一、结构 二、原理 为什么计算差值会比计算fx更容易优化 极端的例子是 真实的目标函数就是红线,训练集是上方的曲线,减去红线变为下方的 曲线。 1 训练可以减少资源 2 减法后的残差,量级减少,模型更可以专注 局部或者外轮廓的变化,会拟合得更好。 技巧:如果需要改 阅读全文

posted @ 2022-04-08 15:48 lexn 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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