训练深度学习算法涉及以下步骤:
1. 建立数据管道
2. 构建网络架构
3. 使用损失函数评估架构
4. 使用优化算法优化网络架构的权重
训练特定的深度学习算法需要将神经网络转化为下面所示的功能块的确切要求:

关于上面的图表,任何深度学习算法都涉及获取输入数据,构建相应的架构,其中包含一系列嵌套的层。
如果您观察上面的图表,准确性是通过使用损失函数来评估的,该函数与神经网络的权重优化相关。
本文介绍了深度学习算法的训练过程,包括建立数据管道、构建网络架构、评估损失函数和优化权重。重点讨论了如何在PyTorch中将神经网络转化为功能模块,以实现更高效的学习和预测。
训练深度学习算法涉及以下步骤:
1. 建立数据管道
2. 构建网络架构
3. 使用损失函数评估架构
4. 使用优化算法优化网络架构的权重
训练特定的深度学习算法需要将神经网络转化为下面所示的功能块的确切要求:

关于上面的图表,任何深度学习算法都涉及获取输入数据,构建相应的架构,其中包含一系列嵌套的层。
如果您观察上面的图表,准确性是通过使用损失函数来评估的,该函数与神经网络的权重优化相关。
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