Pytorch 之torch.nn进阶第1关:正则化

本博客介绍了Pytorch中BatchNorm和InstanceNorm的正则化原理及应用,通过实例展示了如何在神经网络中使用这两种正则化方法,并提供了编程要求和测试说明。

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有偿提供CS的人工智能/网络空间安全方向的大学生课程设计、算法设计、项目设计的思路及实现指导;竞赛PPT、项目申报书等撰写润色等。 

经过“ Pytorch 之 torch.nn初探“ 实训的学习,想必同学们对torch.nn有了一个初步的认识。接下来,本实训将介绍更多内容帮助同学们运用神经网络的特性。

任务描述

本关任务:

本关提供了一个Variable 类型的变量input,要求利用BatchNorm1d创建一个4维的 带有学习参数的正则化量 m,并输出其weightbias

相关知识

正则化项即罚函数,该项对模型向量进行“惩罚”,从而避免单纯最小二乘问题的过拟合问题。在本节中,我们将介绍正则化方面的知识,这有助于预防过拟合的问题的产生。

首先,先引入我们要使用的包

 
  1. import torch
  2. import torch.nn
  3. from torch.autograd import Variable

BatchNorm

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