Pytorch简介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：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络用到的包impor
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2023-07-03 21:29:45
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1、读入数据
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
x_train_list = []
y_train_list = []
for i in range(1, 50):
原创
2021-08-12 17:05:29
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我们使用指数函数y=a+bx+cx3+dx5y=a+bx+cx^3+dx^5y=a+bx+cx3+dx5来拟合三角函数sin函数y=sin(x)y=sin(x)y=sin(x)由泰勒公式也可知
原创
2022-01-05 14:00:28
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模型选择，欠你和和过拟合训练误差和泛化误差训练误差 这个其实不难理解，训练误差就是你在训练神经网络的时候出现的误差，也就是你在训练集上的误差值，泛化误差 这个也就是在你训练集上的误差。模型选择通常训练的时候，我们有几个模型可以选择，那么我们该怎么确定那个模型最为合适呢？通常，我们不会直接在测试集上进行模型选择，而是在训练集上再分出一部分，然后作为验证集，然后在训练集上训练完成后，在验证集合上进行验
# 使用 PyTorch 进行指数拟合
在科学研究和工程应用中，数据往往呈现出指数关系。为了更好地理解和预测这类数据，进行指数拟合是一种有效的方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行指数拟合，并通过代码示例帮助读者掌握相关技巧。
## 什么是指数拟合？
指数拟合是一种数据拟合技术，其假设数据的变化关系可以用指数函数进行描述。数学表达式为：
\[ y = a \cdot e^{(b \
一、过拟合以及欠拟合提出以及解决方案1.欠拟合以及过拟合的概念一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。2.模型
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2023-12-20 06:16:50
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使用Dropout解决过拟合的情况发生修改代码import numpy as np
import torch
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets,transforms
from torch.utils.data import DataLoade
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2023-08-13 20:24:42
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一、描述神经网络如何通过简单的形式将一群数据用一条线在表示。找到数据之间的关系，然后通过神经网络模型来建立一个可以表示他们关系的曲线。二、步骤1.创建数据集：创建一些假数据来模拟。令,给y加上一些噪声。import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.autograd import Variable
#建立数据集
x=torch.un
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2023-11-30 11:45:58
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Day5_使用神经网络拟合数据 文章目录Day5_使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 组成一个多层网络1.2 理解激活函数1.2.1 限制输出范围1.2.2 压缩输入范围2. Pytorch nn模块2.1 线性模型2.2 批量输入2.3 优化批次3. 完成一个神经网络3.1 替换线性模型3.2 检查参数3.3 与线性模型对比 1. 人工神经网络深度学习的核心是神经网络，即一种能够通过简
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2024-07-23 07:55:09
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一、过拟合欠拟合及其解决方案过拟合和欠拟合是模型训练中经常出现的两类典型问题。在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，但在这里我们将要重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。最后将提出几种解决方案。欠拟合 我们将模型无法得到较低的训练误差这一现象称作欠拟（underfitting）。 让我们观察一下欠拟合现象： 与正常拟合现象相比： 我们可以看到，
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2023-11-01 17:29:08
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PyTorch入门实战教程笔记（十七）：过拟合1过拟合&欠拟合在模型评估与调整的过程中，往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象，并有针对性进行模型调整，是不断改进机器学习模型的关键。那么过拟合和欠拟合具体是指什么现象呢？过拟合(overfitting)是指模型的参数量，模型的表达能力，已经超越本身模型的复杂度。反应在评估指标上，就是模型在训练集上的
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2023-11-29 15:43:50
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# PyTorch拟合指数函数
本文将教会你如何使用PyTorch来拟合指数函数。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤的概述。然后，我们将详细说明每个步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了拟合指数函数的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 定义模型 |
|
原创
2023-08-19 07:36:22
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模型选择，过拟合和欠拟合0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 选择模型在机器学习中，我们通常在评估几个候选模型后选择最终的模型。 这个过程叫做模型选择。 有时，需要进行比较的模型在本质上是完全不同的（比如，决策树与线性模型）。 又有时，我们需要比较不同的超参数设置下的同一类模型。 例如，训练多层感知机模型时，我们可能希望比较具有 不同数量的隐藏
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2024-08-01 19:43:44
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0理论上带有一个非线性函数的网络能够拟合任意函数。那显然MLP和RNN是科研拟合sinx的。 开头先把结果给展示出来，然后是代码，最后是我的过程。懒得看的直接看前半部分行了，过程给有兴趣的人看看。先上结果图注：每次训练torch初始化有不同，所以结果有出入。代码乍一看挺多的，实际上简单得一批。只不过是定义了两个网络，训练了两次，展示图片的重复代码而已。具体代码已经注释。import torch
i
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2024-06-06 12:15:16
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文章目录一、过拟合、欠拟合概念二、多项式函数拟合实验2.1 初始化模型参数2.2 定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）2.3 权重衰减L2 范数正则化（regularization）2.4 丢弃法丢弃法从零开始的实现简洁实现小结 一、过拟合、欠拟合概念训练模型中经常出现的两类典型问题：欠拟合：模型无法得到较低的训练误差过拟合：模型的训练误差远
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2023-10-10 20:33:27
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pytorch学习笔记（十三）————检测过拟合目录回顾检测过拟合划分数据集MNIST实战代码 目录回顾检测过拟合1.第一种检测方法：训练集和测试集 为了拟合所有数据，减少对所有数据的loss，这样会导致模型比真实数据模型更加复杂，从而导致在测试数据上loss很大。因此我们可以把所有数据划分为两部分：训练集和测试集，当模型在训练集上取得了很好的效果而在测试集上效果不理想，说明发生了过拟合。 为了
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2023-10-02 17:13:20
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对于深度学习网络的过拟合，一般的解决方案有：Early stop 在模型训练过程中，提前终止。这里可以根据具体指标设置early stop的条件，比如可以是loss的大小，或者acc/f1等值的epoch之间的大小对比。More data 更多的数据集。增加样本也是一种解决方案，根据不同场景和数据不同的数据增强方法。正则化 常用的有L1，L2正则化Droup Out 以一定的概率使某些神
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2023-10-11 12:26:54
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1.过拟合和欠拟合欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大训练误差和泛化误差 通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。
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2023-12-13 00:21:02
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8、过拟合与欠拟合 过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。 机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据，也希望模型可以进行正确的识别。过拟合 发生过拟合的原因，主要有以下两个。 1、模型拥有大量参数、表现力强。 2、训练数据少。解决方法： 1、权值衰减是一直以来经常被使用的一种抑制过拟合的方法。该方法通过在学习的过程中对
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2023-06-30 18:54:40
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思路：首先建立一个数据集用来拟合函数，要拟合函数我们就需要建立一个神经网络，建立好神经网络后，我们再通过训练网络来减小神经网络拟合函数的误差，最后再可视化拟合过程。建立数据集 我们创建一个一元二次函数：y=a*x^2 + b, 我们给y数据加上一点噪声来更加真实的展示它。import torch
import matplotlib.pyplot as plt #可视化函数库
x = torch.
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2023-11-07 00:10:37
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