梯度下降法不是一种机器学习方法，而是一种基于搜索的最优化方法，它的作用的最小化一个损失函数。相应地，梯度上升可以用于最大化一个效用函数。本文主要讲解梯度下降。
假设损失函数为凸函数
1.批量梯度下降以线性回归为例子，梯度下降法就是不断更新Θ，每次更新的大小就是一个常数乘上梯度。其中这个常数η称为学习率（Learning Rate）。
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2024-04-25 13:06:54
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前几日在利用Pytorch训练CIFAR-10数据集时，就在想这些训练过程中的loss怎么才能可视化出来，于是去找了一下，网上大部分的方法都是利用tensorboardX来实现的，后来发现其实新版本Pytorch里边自带的tensorboard就可以实现可视化。（应该是版本升级之后tensorboardX被torch.utils.tensorboard取代了）于是就尝试了一番：环境配置安装tens
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2024-05-28 11:44:27
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在PyTorch中使用Mini-batch这种方法进行训练Mini-batch的梯度下降法对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要对整个训练集进行一次处理，如果训练数据集很大的时候处理速度会很慢，而且也不可能一次的载入到内存或者显存中所以我们会把大数据集分成小数据集，一部分一部分的训练，这个训练子集即称为Mini-batch。对
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2024-08-14 11:26:18
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Pytorch学习第五部分：pytorch可视化Let's go !一、可视化网络结构1.1 Resnet18结构1.2 使用torchinfo可视化网络结构1.2.1 torchinfo安装1.2.2 torchinfo的使用二、CNN可视化2.1 CNN卷积核可视化2.2 CNN特征图可视化方法2.3 CNN class activation map可视化方法2.4 使用FlashTorch
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2024-01-31 01:22:15
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目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。实验可视化rroi_align的梯度pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将图片数据声明为variableim_data = Variable...
原创
2021-09-07 10:22:31
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文章目录1. torchsummary2. graphviz， torchviz3. 保存成pt文件后使用netron可视化4. tensorwatch5. get_model_complexity_info计算 FLOPs和parameters6. 附上直接可以执行的code7. 参考 这里主要介绍pytorch 模型的网络结构的可视化 以 SRCNN 为例子来说明可视化的方法，以及参数量
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2024-01-04 15:35:51
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1.梯度下降算法 梯度：如果函数是一维变量，则梯度就是倒数的方向 如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值最高的等值线，这就是求最小值的时候要用负梯度的原因梯度下降法是最早也是最简单，最常用的最优化算法。当目标函数是凸函数时，梯度下降算法的解是全局解，一般情况下，其解 不保证是全局最优解，梯度下降的速度也未必是最快的。梯度下降法的最优化思想也是用当前位置负梯度方向最为搜索方向，因为该
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2024-03-19 23:29:52
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前情回顾PyTorch的模型定义及模型搭建PyTorch进阶训练小结本节内容非常实用，涉及网络结构的可视化，卷积神经网络的可视化，以及使用tensorboard实现训练过程可视化。卷积神经网络的可视化包含卷积核，特征图，以及CAM的可视化，三者都可以用基础的代码实现，也可以调用现有的库（FlashTorch和pytorch-grad-cam实现）。tensorboard是训练过程可视化的好帮手~
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2024-01-05 16:51:23
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什么是梯度梯度：梯度的本意是一个向量，由函数对每个参数的偏导组成，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大。梯度下降算法原理算法思想：梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使损失函数最小化。假设你迷失在山上的迷雾中，你能感觉到的只有你脚下路面的坡度。快速到达山脚的一个策略就是沿
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2024-05-10 18:43:29
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torchsummarytorchsummary可以完美又简洁的输出用pytorch写的网络的相关信息。比如每个层的操作，输出维度，模型的总参数量，训练的参数量，网络的暂用内存情况等等。安装# conda提示找不到来着。conda源中没有这个模块。
pip install torchsummary使用-打印出网络结构from torchsummary import summary
# 然后使用s
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2024-01-25 19:20:27
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简介: 在数据挖掘项目初期，需要对数据进行探索性分析，这样方便对数据有一个大致的了解，其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些？ 可视化图可以分为4个类别，分别是比较，联系，构成和分布。 1、比较：比较数据间的类别关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图。 2、联系：查看两个变量及两个以上变
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2024-01-12 22:52:04
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常用的python可视化工具包是matplotlib，seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装。入坑python可视化，对有些人来说如同望山跑死马，心气上早输了一节。其实学习一门新知识，首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识，剩下的就让它在实践中拓展吧。视图分类可视化视图的分类常常从两个维度：变量个数和变量之间的关系。按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析。变量之间的关系常有下
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2024-08-13 10:52:51
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如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。将通过专注于几
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2024-08-28 15:21:45
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# 评论长度可视化：Python可视化
在今天的数字时代，人们对数据的处理和分析变得越来越重要。数据可视化是一种通过图表、图形和地图等可视元素来传达信息和故事的方式。Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多库和工具来帮助我们进行数据可视化。本文将介绍如何使用Python进行评论长度的可视化。
## 评论数据收集与处理
首先，我们需要收集一些评论数据。这可以通过爬取网站或从已有的数据
原创
2023-08-01 14:34:03
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一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D
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2024-08-22 10:21:45
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引言艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。在数据科学中，有多种工具可以
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2024-02-22 16:13:27
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python可视化总结一、简介Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。 Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。 只需几行代码
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2024-01-11 22:42:38
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大家好，我是小F～在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！先来看一下整体效果，好像还不错哦。主要使用Python的D
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2024-03-13 22:53:00
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层次分析法详解 在综合评判中，综合评判函数总与一个权向量有关。层次分析法是确定权向量行之有效的方法。此 外，有些实际问题需要对若干对象在确定目标下进行排序，从中挑选出最优秀者，层次分析法也是对多个 对象进行排序的有效方法。 层次分析法是20世纪70年代由美国运筹学教授T.L.Saaty提出的，Saaty认为，若某个实际问题
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2024-07-26 22:24:10
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【概述】爬山法（Hill Climbing，HC）是一种局部择优的贪心搜索算法，其本质上是梯度下降法。该算法每次从当前的节点开始，与周围的邻接点进行比较：若当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值若当前节点是最小的，就用最高的邻接点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的如此循环往复，直到达到最高点为止。但该算法的主要问题是：局部最大，即某个节点会比周围任何一个邻居都高，但只是局部最优解
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2023-12-12 16:13:22
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