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RSS订阅原创 cs231n笔记
在上面的loss计算中会出现一个问题就是对于同一组的数据，相同的loss可能会出现多种的W符合要求，在一些极端的情况下甚至可能出现存在W使得loss = 0 ，但是这是在训练集上的数据而非在所有的应用环境下侧得到的。 在这么多的W上，我们希望W在每一个参数上的权重尽可能小，这样的话在相同loss的情况下，更多的像素点参数会被纳入计算分类的过程中而不是在几个像素点上的参数非常大，导致他的鲁棒性不足。所以这一段代码的作用是找出所有在循环中同类的训练集的行，并返回其的索引值。
2025-03-08 22:47:01
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原创 Pytorch 2025 学习笔记
本质上的原理：实际上他的本质就是W * x的过程 （向量的乘法）可以代表着输入向量的行or列代表着输出向量的行or列在创建一个Layer后可以使用.weight去查看对应的层的参数。
2025-02-03 23:07:24
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空空如也
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