摘要：
一、显示损失 阅读全文
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一、准备数据 二、构建模型 三、进行训练 四、进行预测 阅读全文
摘要：
差分隐私是为了在敏感数据上进行数据分析而发展起来的一套机制，通过混淆数据库查询结果，来实现数据在个人层面的隐私性，并且保证查询结果近似正确。这篇文章通过一些例子简要介绍差分隐私的提出动机和思想，主要参考Dwork的The Algorithmic Foundations of Differential 阅读全文
摘要：
最近一直在学习差分隐私，刚开始学的时候由于对这方面的知识不太清楚，一直处于模模糊糊的理解状态。现在学习了一段时间后开始有了一些初步的认识，所以把学习过程中的一些知识总结一下，方便以后复习，也为其他的小伙伴提供一些思路。由于我也是初学者，所以难免会出现一些错误，希望各位大佬可以指出。 本文的主要内容是 阅读全文
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大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的 阅读全文
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PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背后的原理和 阅读全文
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这篇文章主要是围绕 PyTorch 中的 tensor 展开的，讨论了张量的求导机制，在不同设备之间的转换，神经网络中权重的更新等内容。面向的读者是使用过 PyTorch 一段时间的用户。本文中的代码例子基于 Python 3 和 PyTorch 1.1，如果文章中有错误或者没有说明白的地方，欢迎在 阅读全文
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PyTorch 中有一些基础概念在构建网络的时候很重要，比如 nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential，这些类我们称之为容器 (containers)，因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆，本文中我们主要学习一下 nn.Mo 阅读全文
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转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361152151 转载于：https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b6 摘要：本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题；然后重点从数据层面和 阅读全文
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一、基础 二、张量 三、Tensorflow2的常量与变量 四、Tensorflow2变量的赋值 四、Tensorflow2计算模型 五、Tensorflow2图执行模式 六、Tensorflow2的session会话 七、变量初始化 八、占位符 九、feed提交数据fetch提取数据 十、可视化 阅读全文