版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2…

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  …

各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…

1.引入模块,读取数据  2.构建计算图(构建网络模型) 3.损失函数与优化器 4.开始训练模型 5.对训练的模型预测结果进行评估 import torch.nn.functional as F import torch.nn.init as init import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math %matplotlib…

这是莫凡python学习笔记. 1.构造数据,可以可视化看看数据样子 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # torch.manual_seed(1) # reproducible LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake datas…

07_利用pytorch的nn工具箱实现LeNet网络 目录 一.引言 二.定义网络 三.损失函数 四.优化器 五.数据加载和预处理 六.Hub模块简介 七.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.引言 首先再次安利一篇文章,这篇文章详细介绍了如果使用一个深度神经网络去实现人脸识别,这里面对卷积.池化.全连接.激活函数都有一个较为详细的解释,看完这篇文章,再来看这篇文章,相信会有一种醍醐灌顶之效…

Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序.它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的. PyTorch提供了两个高级功能: 1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络.除了Facebook之外,Twitter.GMU和Salesforce等机构都采用了PyT…