算法探索之路

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pytorch 库 torchvision 带的make_grid()

过拟合欠拟合来自PDF截图。

1个epoch等于使用全部训练数据训练一次，也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练，亦即应当完整遍历训练数据集多少次。把全部训练数据分为若干个批(batch），按批来更新参数(拿到一批样本点的error之后才去update参数)。既不是像Batch gradient descent(批梯度下降)那样,遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。也不是像stochastic gradient descent

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文章目录1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好2.介绍一下RNN：3 RNN的图4 RNN的前向传播：4 交叉熵损失5 时序反向传播算法(BPTT)（重要）梯度爆炸 消失1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好序列数据前后之间是有很强的关联性 如：曾经有一份真挚的感情,摆在我面前,我没有去?_序列数据的输入输出长度不固定2.介绍一下RNN：（1）循环(...

参考博文：[1] https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386

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