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RSS订阅原创 深度学习-全连接神经网络（过拟合，欠拟合。批量标准化）
而是需要根据具体的数据集进行统计计算。这些值是 ImageNet 数据集的统计结果，已成为计算机视觉任务的默认标准。
2025-04-22 19:19:36
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原创 深度学习-全连接神经网络
在使用Torch构建网络模型时，每个网络层的参数都有默认的初始化方法，同时还可以通过以上方法来对网络参数进行初始化。当输出层使用softmax多分类时，使用交叉熵损失函数；当输出层使用sigmoid二分类时，使用二分类交叉熵损失函数， 比如在逻辑回归中使用；当功能为线性回归时，使用均方差损失-L2 loss；梯度下降算法通过不断更新参数来最小化损失函数，是反向传播算法中计算权重调整的基础。
2025-04-21 18:47:48
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原创 深度学习-torch，全连接神经网路
神经网络是深度学习的核心，理解其结构和激活函数的作用至关重要。人工神经元是神经网络的基本单元，通过加权求和和激活函数实现非线性变换。全连接神经网络是最基本的神经网络结构，广泛应用于各类任务。激活函数在神经网络中引入非线性，增强了网络的表达能力。不同激活函数适用于不同的场景，合理选择激活函数可以显著提升模型性能。
2025-04-18 19:38:58
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原创 深度学习-torch2
模型（神经网络，深度神经网络，深度学习）定义组件帮助我们在 PyTorch 中定义、训练和评估模型等。名词定义Epoch使用训练集的全部数据对模型进行一次完整训练，被称为“一代训练”Batch使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分样本被称为“一批数据”Iteration使用一个Batch数据对模型进行一次参数更新的过程，被称为“一次训练”
2025-04-17 18:34:07
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原创 深度学习-torch
的顺序存储，即先存列，后存行。例如，对于一个二维张量 A，其形状为 (m, n)，其内存布局是先存储第 0 行的所有列元素，然后是第 1 行的所有列元素，依此类推。如果张量的内存布局与形状完全匹配，并且没有被某些操作（如转置、索引等）打乱，那么这个张量就是。
2025-04-16 18:31:35
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原创 2025.3.26pythonMatplotlib（后续），Pandas
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
2025-03-26 19:48:24
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原创 2025.3.24python-numpy
NumPy 的全称是“ Numeric Python”，它是 Python 的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组在数组算术计算方面， NumPy 提供了大量的数学函数NumPy 的底层主要用 C语言编写，因此它能够高速地执行数值计算NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上。
2025-03-24 19:05:48
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原创 2025.3.17python-函数
概念def是Python中定义函数的关键字，用于创建自定义函数。函数通过def关键字声明，后跟函数名、参数列表和冒号，接着是函数体代码块。语法特性必须以def开头参数列表可为空，也可包含多个形参可选包含文档字符串（三引号包裹的说明文字）函数体需缩进示例pythondef greet(name, age=None): # 带默认参数的函数定义"""打印个性化问候语"""else:")1) 位置形参通过参数位置确定绑定关系，是Python中最基础的参数类型。示例python。
2025-03-17 18:30:42
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原创 2025.3.12python-基础语法总结
conda info：查看conda基本信息conda env list：查看虚拟环境列表conda env remove -n 虚拟环境名称：按照虚拟环境名删除conda create -n python-basic python=3.9：创建虚拟环境，python-basic是自定义的虚拟环境名称，python=3.9指定python版本号conda activate python-basic：激活虚拟环境conda deactivate：退出当前虚拟环境。
2025-03-12 18:45:36
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空空如也
空空如也
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