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《动手学深度学习》V2(11-18)
作者:小蓝xlanll | 2024-05-13 08:14:30
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《动手学深度学习》V2(11-18)
文章目录
十一、二 模型选择与过拟合和欠拟合
1、模型的选择
2、过拟合和欠拟合
3、估计模型容量
4、线性分类器的VC维
5、过拟合欠拟合的代码实现 :fire:
①生成数据集
②定义评估损失
③定义训练函数
④三阶多项式函数拟合
⑤线性函数拟合(欠拟合)
⑤高阶多项式函数拟合(过拟合)
十三、权重衰退(Decay)
1、使用均方范数作为限制
2、演示对最优解的情况
3、权重衰减的实现 :fire:
①造数据(合成数据集)
②初始化模型参数和范数惩罚
③定义训练代码实现
④开始训练
(1)忽略正则化直接训练
(2)使用权重衰减
⑤简洁实现
十四、丢弃法(Dropout)
1、无差别加入噪音
2、丢弃法的使用
3、推理中的丢弃法
5、丢弃法的代码实现 :fire:
① 实现dropout_layer 函数
② 测试dropout_layer 函数
③开始定义模型
6、简洁实现
十五、数值稳定性
1、衰减和爆炸
2、梯度爆炸
3、梯度消失
十六、模型初始化和激活函数
1、随机初始化模型参数
2、PyTorch的默认随机初始化
3 、Xavier随机初始化
4、线性激活函数
十七、PyTorch 神经网络基础
1、模型构造
2、参数管理
3、读写文件
十八、Kaggle房价预测实战 :fire:
1、数据集的获取
2、查看数据便于后续处理
3、数据预处理
4、离散值的处理
5、提取NumPy并转化为张量
6、训练模型
7 、
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