小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
在使用lossfuntion的时候,只需要关注输入形状和输出形状 L1Loss 关注点是输入形状:N是batch_size大小 一个具体的使用案例 L1Loss1 默认分别做差,加和计算平均值 import torch from torch.nn import L1Loss inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) #在使用...
前向神经网络-多层感知器、损失函数、反向传播
1. 什么是神经网络我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为 ），通过一个节点（一个小圆圈），最终输出了价格（我们用 表示）。其实这个小圆圈就是一个单独的神经元，就像人的大脑神经元一样。如果这是一个单神经元网络，不管规模大小，它正是通过把这些单个神经元叠加在一起来形成。如果你把这些神经元想象成单独的乐高积木，你就通过搭积木来完成一个更大的神经网络。1.1 什么是....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。