weixin_62135607的博客

本文详细介绍了PyTorch中张量的多种初始化方法。张量作为PyTorch的基本数据结构，可以通过列表转换、全零/全一填充、随机数生成等方式创建。重点讲解了从列表创建、特殊张量初始化（全零、全一、随机整数、均匀/正态分布随机数）以及NumPy数组转换等方法，并提供了相应的代码示例。文章还给出了实际应用建议，强调合理选择初始化方法对模型训练的重要性。这些基础操作是构建神经网络模型的关键步骤，为深度学习开发奠定基础。

本文介绍了在PyTorch中实现自定义损失函数的方法。主要内容包括：为什么要自定义损失函数（处理特殊数据、加入领域知识等），如何准备数据并构建简单的神经网络模型，以及实现自定义均方误差损失函数的详细步骤。文章还演示了验证自定义损失函数正确性的方法，比较了其与内置损失函数的差异，并提供了加权损失、正则化损失等进阶应用示例。最后，介绍了在训练循环中使用自定义损失函数的方法和调试技巧，为特定任务定制损失函数提供了实用指导。

如何获取PyTorch中间层的值：两种实用方法详解

本文通过一个简单的PyTorch实例，详细演示了如何搭建和训练一个神经网络模型。作者使用两个数字相加的回归任务，从数据准备、模型构建、损失函数选择、优化器配置到训练过程，完整展示了神经网络的工作流程。文章特别强调了关键细节如梯度清零、自动求导和学习率设置等，并提供了测试新数据、实用技巧和常见问题解决方法。这个基础案例虽然简单，但涵盖了PyTorch的核心概念，适合初学者理解神经网络的基本原理和实现过程。作者建议从这样的小例子入手打好基础，再逐步过渡到更复杂的模型。

本文介绍了PyTorch的自动梯度计算功能，通过实际案例演示了如何利用autograd实现自动求导。文章首先从一个简单的张量平方和求导开始，逐步深入到神经网络中的梯度计算，详细解释了前向传播、反向传播和参数更新的全过程。同时分享了自动微分的工作原理和实际开发中的注意事项，包括梯度累积问题、梯度检查技巧以及个人经验总结。PyTorch的自动梯度功能大大简化了深度学习中的求导过程，显著提升了开发效率。

本文通过实验探索了学习率对线性回归模型训练的影响。作者使用简单的线性数据，比较了0.01、0.1和1三种不同学习率下的训练表现：小学习率(0.01)稳定收敛但速度慢，中等学习率(0.1)在速度与稳定性间取得平衡，大学习率(1)导致震荡但趋势正确。实验揭示了学习率与损失函数曲率的关系，并提出了实用建议：从0.01-0.1开始，监控训练曲线，考虑使用学习率预热或自适应优化器。作者还分享了学习率范围测试方法，强调学习率是平衡收敛速度与稳定性的关键因素。

梯度下降算法：深度学习优化的核心引擎 梯度下降是深度学习中最基础的优化算法，通过计算损失函数的梯度方向来迭代更新模型参数。本文从基本原理出发，详细解析了梯度下降的数学本质和实现细节。

前向传播是神经网络的核心信息处理机制，通过分层线性变换和非线性激活实现数据的高维映射。本文介绍了其数学本质（复合函数）、Python实现步骤（输入变换、sigmoid激活、输出预测和损失计算），以及权重矩阵的维度关系。通过具体实例演示了计算过程，并阐述了前向传播在模型表达能力、计算图构建和实际推理中的关键作用。理解前向传播是掌握深度学习的基础，它搭建了从输入到输出的信息桥梁，为后续的反向传播和参数优化奠定基础。

本文深入解析了链式法则在神经网络中的关键应用。通过数学推导和代码实现，展示了链式法则如何系统地将复杂网络梯度分解为简单导数乘积。文章详细介绍了数值微分和链式法则两种梯度计算方法，并对比验证其一致性。核心内容包括：前向传播计算、各层权重梯度计算（输入层到隐藏层、隐藏层到输出层）、偏置项梯度计算等关键环节，通过具体公式和Python代码示例，帮助读者直观理解链式法则在反向传播中的重要作用。

本文深入解析了神经网络中的核心算法——反向传播，从基本原理到实践实现。通过梯度计算和链式法则，反向传播将输出误差逐层分解，调整网络权重。文章提供完整的Python实现示例，包括前向传播、权重更新和训练监控，并探讨了梯度消失、局部最优等实际挑战及优化策略。理解这一算法对深度学习模型调试和优化至关重要，是现代神经网络训练的基础。

这篇文章提出使用深度学习去学习到一个高级的特征表达集合DeepID用于人脸验证。DeepID特征是从深度卷积神经网络的最后一个隐含层神经元激励提取到的。并且这些特征是从人脸的不同区域中提取的，用来形成一个互补的过完备的人脸特征表达。

基于facenet的人脸匹配

使用 Keras 在 Python 中使用 LSTM 递归神经网络进行时间序列预测