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11.批量标准化：批量标准化（Batch Normalization, BN）是一种广泛使用的神经网络正则化技术，核心思想是对每一层的输入进行标 准化，然后进行缩放和平移，旨在加速训练、提高模型的稳定性和泛化能力。L2 正则化 更适合平滑模型的参数，避免过大参数，但不会使权重变为零，适合处理高维特征较为密集的场景。9.归一化：标准化：将图像的像素值从原始范围（如 [0, 255] 或 [0, 1]）转换为均值为 0、标准差为 1 的分布。作用：防止过拟合，限制模型复杂度，提高模型的泛化能力，平滑权重分布。
2025-04-22 20:23:16
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原创 深度学习-激活函数
输出范围(-1,1)，零中心化，梯度消失问题略有改善。：计算简单，缓解梯度消失，但可能导致神经元“死亡”。：输出范围(0,1)，适合概率问题，但易梯度消失。：二分类用Sigmoid，多分类用Softmax。：解决ReLU的神经元死亡问题，引入负斜率。：多分类输出层，将输出转化为概率分布。
2025-04-20 20:16:38
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原创 pytorch
4.二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss） 函数: torch.nn.BCELoss 或 torch.nn.BCEWithLogitsLoss （多用于二分类）3.交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 函数: torch.nn.CrossEntropyLoss（多用于多分类）累计梯度：默认情况下，当我们重复对一个自变量进行梯度计算时，梯度是累加的，所以需要梯度清零。控制梯度计算：梯度计算是有性能开销的，有些时候我们只是简单的运算，并不需要梯度。
2025-04-17 20:21:15
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原创 Torch
torch.zeros_like(input, dtype=None, device=None)：创建全0张量，前者根据指定形状创建，后者根据输入张量的形状创建。torch.tensor(data, dtype=None, device=None)：根据指定数据创建张量，可自动推断数据类型，支持指定数据类型和设备。torch.full_like(input, fill_value, dtype=None, device=None)：创建全为指定值的张量。
2025-04-16 20:29:33
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原创 numpy、matplotib
np.zeros()np.ones()创建全0/1数组。np.var()计算方差(ddof参数控制自由度)fig.add_subplot()更灵活的子图创建。plt.subplots()推荐使用的子图创建方式。plt.xlabel("x轴") x轴标签。plt.ylabel("y轴") y轴标签。plt.plot(x, y) 绘制线图。np.linspace()创建等差数组。np.full()创建填充指定值的数组。plt.subplot()创建简单子图。np.resize()调整数组形状。
2025-03-25 20:34:24
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原创 python-numpy
基本切片: arr[start:stop:step]（返回视图），冒号用于表示一个范围。例如，array[1:3] 表示从索引 1 到索引 3（不包括 3）的元素。省略号表示所有维度。布尔索引: arr[arr > 3],可获取符合指定条件的元素的数组，布尔索引用&|，不用and，or（易错）高级索引: arr[[0,2], [1,3]]返回0行1列，2行3列的值组成的列表（返回副本）示例：形状(2,1) + (2,) → 广播为(2,2)resize(): 直接修改原数组形状（可填充/截断）
2025-03-24 20:28:13
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原创 python
4. 提供包级别的命名空间： __init__.py 中定义的变量和函数可以在包的其他模块中共享，提供了 一个包级别的命名空间，允许模块之间共享数据和功能。3. 控制包的导入行为： 通过定义 __all__ 变量，可以明确指定哪些模块可以被从包中导入，从而限 制包的公开接口，防止不需要的模块被导入。5. 批量导入模块： 可以在 __init__.py 文件中批量导入系统模块或其他模块，以便在包被导入时， 这些模块可以更方便地使用。（from）import 包名.模块名 [as 模块新名] （*）
2025-03-21 20:34:43
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原创 python进阶
迭代器是访问可迭代对象的工具，通过iter()和next()实现。迭代器只能向前取值，不能后退。for循环内部使用了迭代器机制。
2025-03-20 20:36:24
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原创 python进阶
鸭子类型是 Python 的一种动态类型特性，只要对象实现了所需的方法，就可以在代码中使用它，而不需要显式继承某个基类。封装是一种将数据和操作数据的方法绑定在一起的机制，目的是隐藏对象的内部状态，提供有限的访问接口。覆盖是指在有继承关系的类中，子类实现了与基类同名的方法，调用时优先使用子类的方法。继承是从已有的类中派生出新的类，新类具有原类的数据属性和行为，并能扩展新的功能。派生的目的是在旧类的基础上添加新的功能，继承的目的是延续旧类的功能。覆盖的作用是实现与父类同名但功能不同的方法。
2025-03-19 20:29:42
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原创 python基础
4.如果命名关键字参数在定义时指定了默认值（即缺省参数），则调用时可以不传递实参，函数会使用默认值。1.在函数的内部，用来结束当前函数的执行并将结果返回给调用者，return后面的语句不会执行。默认参数：1.函数定义时，给形参设置初始值（形参初始化），默认参数建议使用不可变类型。局部变量：定义在函数内部的的变量，局部变量在函数调用时创建，在函数调用完成后自动销毁。4.内部函数可以访问外部函数，但是外部函数不能直接访问内部函数。2.在函数调用时，如果没有给形参赋值，则使用默认参数的值。
2025-03-17 19:27:15
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原创 python基础
'''#可以使用 dict.keys() 方法遍历键，使用 dict.values() 方法遍历值，使用 dict.items() 方法同时遍历键和值。b = {'ID':1,'name':'张三','score':90,'hobby':['sing','dance']}print(tuple(b))#tuple（）函数可以将生成器对象转换为元组'''print(a[0],a[2],a[-1])#索引：正向索引和负向索引''''''a = {'ID':1,'name':'张三','score':90}
2025-03-14 17:26:48
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原创 python基础
print(round(5.679,2))#round(x,n)返回x的四舍五入值，舍入到小数点后n位。print(max(1,2,3))#返回给定参数的最大值，参数可以为序列。print ('当前字母 :', letter)'''print('既不能被2整除也不能被4整除')'''print(math.sqrt(3))#返回平方值'''print('您刚输入的正数之和为',sum)''''''a = int(input('请输入：'))A = int(input('请输入'))
2025-03-13 16:40:45
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原创 python基础
fn = '%6.1f' % number#总长度为m=6，小数点后一位，n=1，若按设置输出长度不足总长度，在输出值前面补足空格，如果需要右对齐则需在m前加-。print(text.find("Python"))# 输出: -1（如果未找到则返回 -1）'''print(text.split())# 输出: ['Hello,', 'World!print(len(l))#len()用于求字符串长度（空格算字符）''''''s = fmt % ("小王", '华清', 10000)
2025-03-12 18:18:55
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