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RSS订阅原创 【深度学习】cross-entropy loss是什么？
CrossEntropyLoss由两部分构成，一部分是Softmax，另一部分是log likelihood。
2025-03-09 06:58:10
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原创 【深度学习】宠物品种分类Pet Breeds Classifier
预训练网络模型的前面几层提取大多数图片的共有特征，如边框等，因此我们不想要重新训练前面几层的权重，所以只需要冻住freeze, 而最后几个新添加的层希望被用来学习新数据集的独有特征，因此我们想要训练新添加的层的权重，需要解冻unfreeze.基于选择学习率的策略2，从上图中我们可以看出最后一个明显下降的点在1e-4附近，但我们选择略小一点的，所以是1e-5，接下来我们继续训练6个epoch。如果你有更多的时间训练更多的epoch，那么我们也可以选择把这么多的时间用于训练更多的参数，即更深的网络架构。
2025-03-08 13:58:35
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原创 【python】8个案例让你搞懂正则表达式regular expression
大家可以去这个网站学习正则表达式，对于这些案例的答案是没有标准答案的，其他答案也可以得到结果，以下只是我的思路。抛出异常的格式：at package.class.methodname(filename:linenumber)邮件地址：name+filter@domain，name主机名，domain域名，+filter有些地址没有。匹配字符串: ^-?其中port有时候是没有的。
2025-02-23 05:37:29
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原创 【深度学习】如何在MNIST_SAMPLE数据集上训练深度模型
之前在, 我们在MNIST_SAMPLE数据集上使用SGD算法训练了linear_model，今天主要介绍的是衡量指标metric、激活函数activation function。
2025-02-19 11:08:11
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原创 【深度学习】如何一步步实现SGD随机梯度下降算法
为什么两次的输出结果不一样呢，因为pytorch自动将第一次计算的梯度保存了，第二次会在第一次的基础上再计算梯度，所以当然就结果不一样了，因此我们需要再下一次梯度前，将模型参数的梯度置为0.先定义损失函数：把预测值变成0-1之间的值，如果预测的目标是数字3，就计算预测值和1之间的距离；我们不需要手动计算梯度，因为深度学习库会自动帮助我们计算，只需要在初始化模型参数的时候，指明require_grad=True，它会自动保存模型参数的梯度。梯度：指的是我们将怎么改变模型参数，它指明了具体的方向。
2025-02-18 06:56:30
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原创 【python】print(f‘str‘)以及max()用法
主要作用就是格式化字符串，加f后可以在字符串里面使用用花括号括起来的变量和表达式，使花括号里的变量和表达式也能用字符串表示。max()：返回最大值。
2025-01-08 14:31:28
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原创 【python】list列表推导式
对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表。列表推导式创建列表的方式更简洁。用满足特定条件的元素创建新序列。用满足特定条件的元素创建新序列。
2025-01-08 14:20:09
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原创 【python】str.upper()、str.join()、stri.strip()用法
【代码】【python】str.upper()、str.join()、stri.strip()用法。
2025-01-08 14:00:44
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原创 【python】str.find()和str.lower()方法
字符串调用find()方法，返回指定字符在该字符串中的下标。若找不到，则返回-1。字符串调用lower()方法，将该字符串所有大小字母转换成小写字母。
2025-01-08 13:37:11
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原创 【python】字符串元素的访问与截取
stop：要截取一系列元素的最后一个下标+1，默认为字符串长度。模板：string[start:stop:step]start：要截取一系列元素的起始元素下标，默认为0。step：访问字符串元素的步长，默认为1。
2025-01-07 14:18:11
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空空如也
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