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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層為什么通常使用softmax?

2023-04-11

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中輸出層扮演著非常重要的角色。在通常情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層使用softmax激活函數(shù)，這是因?yàn)閟oftmax具有許多有用的屬性，使其成為一個(gè)優(yōu)秀的選擇。 首先，softmax函數(shù)能夠?qū)⑷?...

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率很快就收斂為1，一般會(huì)是什么原因？

2023-04-11

CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學(xué)習(xí)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在訓(xùn)練這些模型時(shí)，我們通常會(huì)關(guān)注訓(xùn)練的準(zhǔn)確率，即模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度。然而，有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練一段時(shí)間后，模型的準(zhǔn)確率會(huì)很快地收斂 ...

邏輯回歸與決策樹有什么區(qū)別?

2023-04-10

邏輯回歸和決策樹是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們都被廣泛應(yīng)用于分類問(wèn)題。雖然這兩種模型都可以達(dá)到相似的分類效果，但它們的實(shí)現(xiàn)方式和適用場(chǎng)景有很大不同。 邏輯回歸是一種基于概率的分類算法，它嘗試為每個(gè)類別 ...

什么時(shí)候樹模型會(huì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)呢？

2023-04-10

樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同情況下會(huì)產(chǎn)生不同的表現(xiàn)。本文將討論樹模型何時(shí)可能比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)，并提供一些例子來(lái)支持這個(gè)觀點(diǎn)。 首先，我們需要了解什么是樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播最清晰的解釋？

2023-04-10

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型，可以處理圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言等高維數(shù)據(jù)。CNN中的反向傳播算法是訓(xùn)練模型的關(guān)鍵步驟之一，本文將對(duì)CNN反向傳播算法進(jìn)行詳細(xì)解釋 ...

怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型？

2023-04-10

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測(cè)模型的強(qiáng)大工具，它可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立預(yù)測(cè)模型，從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...

如何用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做時(shí)間序列預(yù)測(cè)?

2023-04-10

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這在商業(yè)、金融和天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域非常有用。在本文中，我將介紹如何使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和梯度大小有關(guān)嗎？

2023-04-10

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和梯度大小有密切關(guān)系。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，我們通常會(huì)使用反向傳播算法來(lái)計(jì)算每個(gè)權(quán)重的梯度，然后根據(jù)這些梯度來(lái)更新權(quán)重。因此，梯度大小對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和收斂速度是至關(guān)重要的。 ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch？

2023-04-07

NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支，但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先，NLP模 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候Loss是不是一定要收斂到0？

2023-04-07

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過(guò)程，旨在通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)的值，從而使得模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)并具備良好的泛化性能。在這個(gè)過(guò)程中，我們通常會(huì)關(guān)注訓(xùn)練過(guò)程中的損失函數(shù)值（或 ...

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來(lái)一周的數(shù)據(jù)？

2023-04-07

隨著時(shí)間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學(xué)習(xí)中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對(duì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)特征提取而聞名。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常需要通過(guò)多變量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問(wèn)題？

2023-04-07

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法（Backpropagation）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，其本質(zhì)是通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)尋找權(quán)重和偏置參數(shù)的最優(yōu)值。在深度學(xué)習(xí)中，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

pytorch里如何使用logger保存訓(xùn)練參數(shù)日志？

2023-04-07

PyTorch 是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多工具來(lái)幫助用戶跟蹤和記錄他們的訓(xùn)練過(guò)程。其中一個(gè)非常有用的工具是日志記錄器（logger），它可以幫助用戶保存訓(xùn)練參數(shù)日志，以便隨時(shí)追蹤和分析模型性能。 ...

pytorch中model.eval()會(huì)對(duì)哪些函數(shù)有影響？

2023-04-07

PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的工具和函數(shù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，model.eval()是一個(gè)重要的函數(shù)，用于將模型轉(zhuǎn)換為評(píng)估模式。該函數(shù)會(huì)影響到模型中的一些關(guān)鍵函數(shù)，如前向傳 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問(wèn)題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...

lstm能同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)變量嗎？

2023-04-04

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），主要應(yīng)用于序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，LSTM 能夠同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)變量。 為了更好地理解 L ...

怎么用pytorch對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做十折交叉驗(yàn)證?

2023-04-03

PyTorch是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多方便的工具來(lái)處理數(shù)據(jù)集并構(gòu)建模型。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以評(píng)估模型的性能和確定超參數(shù)的最佳值。本文將介紹如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)10折 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？

2023-04-03

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分，對(duì)于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問(wèn)題，并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn) cnn lstm（Crnn）,詳見描述?

2023-04-03

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是兩種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。一種結(jié)合了這兩種模型的網(wǎng)絡(luò)稱為卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）。本文將介紹CRNN的基本原理和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 一、CR ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型，可以完成很多復(fù)雜的任務(wù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之 ...