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RSS订阅原创 重头开始。手写数字识别。
这样做的目的是为了将图像数据输入到机器学习模型中，因为大多数模型（尤其是早期的模型）期望输入数据是一维的。验证集用于在每个epoch结束后评估模型的性能，以便监控模型在未见过的数据上的表现，并帮助防止过拟合。构建一个序贯模型，包含一个Flatten层将图像展平，一个128个神经元的全连接层使用ReLU激活函数，以及一个10个神经元的全连接层使用softmax激活函数，用于输出预测概率。配置模型的训练参数，使用adam优化器，损失函数为稀疏分类交叉熵，评估指标为准确率。
2024-12-12 14:46:24
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原创 鸟类迁徙--lstm修改
自定义Dataset类def __getitem__(self, idx)://__getitem__: 根据索引返回数据集中的一个样本。# 定义Attention机制weighted_output = lstm_output * attention_weights # 加权输出return torch.sum(weighted_output, dim=1) # 时间维度上加权平均: 这个参数指定了LSTM输出的特征维度，也就是每个时间步长上LSTM隐藏状态的维度。
2024-11-17 11:10:23
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空空如也
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