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...
【YOLOv8改进】MCA：用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方...
华为ICT——第一章-神经网络基础 私人笔记
1.1机器学习方法分类 1：监督 2：无监督 3：自监督 机器学习整体步骤： 2.生物神经网络：3.宽度=个数4.人工神经网络：5. 输入层——隐藏层——输出层6.深度学习发展史：7. 大模型核心：Transformer 损失函数：经验值：真实值与...
机器学习测试笔记（15）——神经网络
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【深度学习】笔记3-神经网络的学习
3. 神经网络的学习摘抄：Python 中如果定义的是简单的函数，可以使用 lambda 表示法。使用 lambda 的情况下，上述代码可以如下实现。f = l a m b d a w : n e t . l o s s ( x , t ) f = lambda w: net.loss(x, t)f=lambdaw:net.los...
【深度学习】笔记2-神经网络
2. 神经网络problem：前向后向偏置权重的数量取决于后一层的神经元的数量（不包括后一层的偏置神经元“1”）图像的通道数正则化的意义对于线性可分问题，第 2 章的感知机是可以利用数据自动学习的。 根据“感知机收敛定理”，通过有限次数的学习，线性可分问题是可 解的。但是，非线性可分问题则无法通过&...
吴恩达《卷积神经网络》精炼笔记（3）-- 目标检测
1 Object Localization前两节课程中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。除此之外，本周课程将继续深入介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出8 x 1向量。除了包含上述一般CNN分类3 x 1向量（class label）...
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均（Exponentially weighted averages）的概念以及偏移校正（bias correction）方法。接着，我们着重介绍了三种常用的加速神经...
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（2）-- 优化算法
上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择，Bias和Variance的概念和区别：Bias对应欠拟合，Variance对应过拟合。接着，我们介绍了防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout。然后，介绍了如何进行规范化...
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