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房价预测-kaggle
Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了Kaggle网站的首页。为了便于提交结果,需要注册Kaggle账号。 我们可以在房价预测比赛的网页上了解比赛信息和参赛者成绩,也可以下载数据集并提交自己的预测结果。该比赛的网页地址是 https://www.ka…
深度学习中的欠拟合与过拟合区别是?
在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢? 在解释上述现象之前,我们需要区分训练…
关于交叉熵代价函数看法
交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足。 ANN的设计目的之一是…
如何使用pytorch自动求梯度
构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程,称为“正向传播”,这个是需要我们自己动手的,因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程,称为“反向传播”,求导是件辛苦事儿,…
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