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1-《PyTorch深度学习实践》-线性模型

2022-07-26 20:30:00 【愚昧之山绝望之谷开悟之坡】

看书，用心，总结方法论，应用
数据，模型，训练，应用
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线性模型
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训练
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训练测试
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训练测试，有限的样本未必能拟合出所有数据的真实分布
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过拟合，背答案了
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分一个开发集或者验证集出来
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像一个最简单的方法，先试一下
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W或者说具体的方式，那个最合适，可以先找一个试一下，先去行动
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行动了才有调整的可能，根据误差镜像不断的迭代优化调整
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损失函数，相差多少，指的距离，用平方或者绝对值，平方可微分
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找到最小值
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损失函数，针对一个样本，针对整体样本用评价损失函数，MSE
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曲线是应用和说服力的结果
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随机范围去测试，可视化找最小值
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这个就是穷举法
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训练损失的可视化，日志或者可视化工具
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visdom,facebook可视化开源工具包，直接登陆web服务，实时看训练的情况，包括断点可视化
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多维度参数，曲面
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