中英双语面试、笔试题 - 计算机视觉 (2) : PyTorch与神经网络基础-Computer Vision Interview (2): PyTorch and Neural Networks


1.为什么要在训练期间将整数输入转换为浮点值?

因为 nn.Linear(和几乎所有的torch层)只接受浮点数作为输入。

在训练神经网络时,将整数输入转换为浮点值是一个常见的做法,主要原因如下:

  1. 数值稳定性
  • 浮点数精度更高:浮点数(如float32float64)比整数(如int32int64)具有更高的精度。在进行复杂的数学运算(如矩阵乘法、激活函数等)时,高精度可以减少数值误差,提高计算的稳定性。
  • 避免溢出:在某些情况下,整数运算可能会导致溢出,特别是在进行大数乘法或累加操作时。浮点数可以更好地处理这种情况,减少溢出的风险。
  1. 优化算法的需求
  • 梯度计算:大多数优化算法(如梯度下降)需要计算梯度,而梯度计算通常涉及浮点数运算。将输入转换为浮点数可以确保梯度计算的准确性和稳定性。
  • 激活函数和损失函数
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