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jasonzhangxianrong
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2021年9月4日
tensorflow_1.x(六):tensorflow2的简单线性回归,
摘要: 一、准备数据 二、构建模型 三、训练模型 四、进行预测 五、批量随机梯度下降的实现
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posted @ 2021-09-04 20:25 jasonzhangxianrong
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tensorflow_1.x(五):在训练中显示损失
摘要: 一、显示损失
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posted @ 2021-09-04 16:58 jasonzhangxianrong
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2021年9月2日
tensorflow_1.x(四):线性回归问题初步(准备数据、构建模型、训练模型、进行预测)
摘要: 一、准备数据 二、构建模型 三、进行训练 四、进行预测
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posted @ 2021-09-02 20:17 jasonzhangxianrong
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(二) 差分隐私直观理解
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
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posted @ 2021-09-02 16:01 jasonzhangxianrong
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(一) 差分隐私
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
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posted @ 2021-09-02 14:45 jasonzhangxianrong
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2021年9月1日
(四)PyTorch 的 torch.backends.cudnn.benchmark
摘要: 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
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posted @ 2021-09-01 16:44 jasonzhangxianrong
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(三)PyTorch 的 Autograd
摘要: 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
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posted @ 2021-09-01 16:42 jasonzhangxianrong
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(二)PyTorch 中的 tensor 及使用
摘要: 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
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posted @ 2021-09-01 15:29 jasonzhangxianrong
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(一)PyTorch 中的 ModuleList 和 Sequential
摘要: 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
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posted @ 2021-09-01 15:09 jasonzhangxianrong
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文本分类(六):不平衡文本分类,Focal Loss理论及PyTorch实现
摘要: 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
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posted @ 2021-09-01 14:14 jasonzhangxianrong
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