Python深度学习
python深度学习之多标签分类器及pytorch实现源码
目录多标签分类器多标签分类器损失函数代码实现多标签分类器 多标签分类任务与多分类任务有所不同，多分类任务是将一个实例分到某个类别中，多标签分类任务是将某个实例分到多个类别中。多标签分类任务有有两大特点：[详细]
2022-12-09 13:44 分类：开发python深度学习借助多标签分类器进行对抗训练
目录1 摘要2 方法介绍2.1 多分类任务对抗样本2.2 多标签任务对抗样本2.3 双分类器对抗训练人脸表情对抗训练1 摘要[详细]
2022-12-09 13:43 分类：开发python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取
之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用，需要将[详细]
2022-12-04 11:13 分类：开发Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括
目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2http://www.cppcns.com、会话（执行）[详细]
2022-12-02 14:03 分类：开发Python深度学习pytorch实现图像分类数据集
目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。[详细]
2022-12-02 12:42 分类：开发Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现
我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l[详细]
2022-12-02 12:30 分类：开发Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解
目录扰动的鲁棒性实践中的dropout简洁实现扰动的鲁棒性 在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是编程客栈平滑性，即函数不应该对[详细]
2022-12-02 12:28 分类：开发Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解
目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。[详细]
2022-12-02 12:27 分类：开发Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解
目录填充步幅 上图中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，编程客栈生成的输出表征的维度JDlBs为 22 2\\times2 22。从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。[详细]
2022-12-02 12:26 分类：开发Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道
目录多输入通道多输出通道 11卷积层虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将[详细]
2022-12-02 12:26 分类：开发
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