一个月Pytorch从入门到实践学习时间：学习内容：3-2 张量，标量，向量，矩阵3-3 tensor创建理论3-4 tensor创建代码3-5 tensor属性tensor 属性类别例子设备属性稀疏属性3-6 稀疏张量编程实践3-7 tensor算术运算加法运算add减法运算sub乘法mul（区别矩阵乘）除法div矩阵乘法（5种）幂运算3-8 tensor算术运算编程实现3-9 in-plac
三大要素支撑起了近十年 Deep Leanring 的发展浪潮: DL algorithm, Big data, Computation power. 从本节起，我们学习一下 PyTorch 的使用。创建Tensor首先，什么是Tensor？Tensor是一个任意维度的矩阵 (从标量开始). 而编写神经网络 (NN) 的过程其实就是一个构建一个Tensor的计算图的过程。其中，所有参与计算的变量都
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2024-02-23 10:49:03
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我们在训练的过程中，经常会出现loss不再下降的问题，但是此时gradient可能并没有很小，并非处于驻点。 可能是出现了梯度在山谷的山谷壁之间来回震荡的情况。gradient依然很大，但是loss不再减小了。 整个训练过程中，每个参数都一直使用同一个学习率，对于优化而言是不够的。学习率调整的原则是 ...
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2021-09-12 14:34:00
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学习率的调整会对网络模型的训练造成巨大的影响，本文总结了pytorch自带的学习率调整函数，以及其使用方法。 ...
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2021-07-27 12:17:00
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一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MS
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2023-08-03 10:55:41
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习
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2022-02-23 17:23:35
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火(CosineAnnealing)。b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。c. 自定义调整：自定义调整学习率 LambdaLR。1、 等间隔调整学习率 StepLR等间隔调整学习率，调整倍数为ga
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2021-06-18 14:10:16
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## 项目方案：基于PyTorch的学习率调整策略
### 1. 概述
在深度学习任务中，学习率的选择对模型的收敛速度和最终性能起着关键作用。然而，通常情况下固定的学习率往往无法在训练过程中适应不同的数据分布和模型参数状态。因此，根据损失函数的变化来自动调整学习率是一种常见的策略。
本文将介绍如何使用PyTorch来实现根据损失函数动态调整学习率的方法，以提高模型训练的效果。
### 2.
原创
2023-10-26 10:28:11
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使用scipy.optimize进行优化首先看一看这个函数的形式scipy.optimize.fmin_cg(f, x0, fprime=None, args=(), gtol=1e-05, norm=inf, epsilon=1.4901161193847656e-08, maxiter=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)f
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有
原创
2022-08-06 00:05:39
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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是 1 等间隔调整学习率 St
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2022-05-18 17:33:46
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文章目录1 自适应 AUTOSAR概述2 自适应 AUTOSAR文档分类3 自适应 AUTOSAR一般性问题 自适应 AUTOSAR是自适应应用程序 (ARA) 的标准化后的AUTOSAR运行时；该标准包含两种类型的接口；服务和 API； AUTOSAR Adaptive 标准每年发布两次——3 月底和 10 月底 该标准的首次发布于 2017 年 3 月 (17–03)；标准化由 AUTOSA
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2024-04-30 21:35:34
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Keras提供两种学习率适应方法，可通过回调函数实现。 1. LearningRateScheduler 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule：函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新学习率（浮点数） 代码 2. ReduceLROnPlateau 当评价指标不在
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2019-03-20 14:49:00
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# PyTorch学习率的探索与应用
在深度学习中，学习率（Learning Rate）是一个重要的超参数，用于控制模型在每次迭代中参数更新的大小。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具来帮助我们管理和调整学习率，从而提升模型的训练效果。本文将详细介绍PyTorch的学习率，包含理论背景及代码示例，帮助大家更好地理解其应用。
## 学习率的背景
学习率是一个控制梯度更新
Pytorch中的学习率调整:lr_scheduler,ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler:该方法中提供了多种基于epoc
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2022-05-18 17:32:50
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临近岁末，国内手机厂商依旧没有疲惫之态，反而在近段时间推出了不少新旗舰机型，收割2020年最后的手机用户。其中，备受关注的莫过于华为在12月23日发布的华为nova8系列以及小米在28日推出的第二代高端旗舰机型——小米11。不知道是不是小米有意为之，小米11与提前发布的华为nova8 Pro同样定价为3999元，这也不免被业界放在一起做比较。 先说屏幕方面，华为nova8 Pro采用了
# 深度学习召回率指标
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，其在各个领域都取得了巨大的成功。在实际应用中，我们通常需要评估模型的性能，以便了解其在不同任务上的表现。在这篇文章中，我们将重点介绍深度学习中的召回率指标，并提供相应的代码示例。
## 召回率的定义
召回率是一个用来衡量模型分类性能的指标。它表示模型正确预测为正例的样本数与实际正例样本数的比例。召回率计算公式如下：
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原创
2023-12-11 09:57:57
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from keras.callbacks import ReduceLROnPlateaureduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.5, patience=2, verbose=1)monitor：监测的值，可以是accuracy，val_loss,val_accuracyfactor：缩放学习率的值，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升
原创
2022-02-11 10:30:42
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