减少方差的技术 减少方差的技术 如果你的学习算法存在着高方差问题，可以考虑尝试下面的技术： 添加更多的训练数据 ：这是最简单最可靠的一种处理方差的策略，只要你有大量的数据和对应的计算能力来处理他们。 加入正则化 （L2 正则化，L1 正则化，dropout）：这项技术可以降低方差，但却增大了偏差。 加入提前终止 （例如根据开发集误差提前终止梯度下...

创建项目 运行项目 创建项目 beego 的项目基本都是通过 bee 命令来创建的，所以在创建项目之前确保你已经安装了 bee 工具和 beego。如果你还没有安装，那么请查阅 beego 的安装 和 bee 工具的安装 。 现在一切就绪我们就可以开始创建项目了，打开终端，进入 $GOPATH/src 所在的目录： ➜ src be...

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5.8. 网络中的网络（NiN） 5.8.1. NiN块 5.8.2. NiN模型 5.8.3. 获取数据和训练模型 5.8.4. 小结 5.8.5. 练习 5.8.6. 参考文献 5.8. 网络中的网络（NiN） 前几节介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构...

Autograd：自动求导 张量 梯度 Autograd：自动求导 译者：bat67 校验者：FontTian PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包。先简单介绍一下这个包，然后训练我们的第一个的神经网络。 autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by...

同步数据读取 数据层配置 传递训练数据给执行器 进阶使用 如何传入序列数据 如何分别设置ParallelExecutor中每个设备的训练数据 自定义BatchSize维度 Fluid目前支持的数据类型 同步数据读取 PaddlePaddle Fluid支持使用 fluid.layers.data() 配置数据层；再使用 Numpy A...

开始预测 现在让我们来看看在图 6-1 中的树是如何进行预测的。假设你找到了一朵鸢尾花并且想对它进行分类，你从根节点开始（深度为 0，顶部）：该节点询问花朵的花瓣长度是否小于 2.45 厘米。如果是，您将向下移动到根的左侧子节点（深度为 1，左侧）。 在这种情况下，它是一片叶子节点（即它没有任何子节点），所以它不会问任何问题：你可以方便地查看该节点的预测...

append_backward append_backward paddle.static.append_backward ( loss, parameter_list=None, no_grad_set=None, callbacks=None ) [源代码] 该接口将向主程序（main_program ）添加反向部分 。 完整的神经网络训...

命令式编程使用教程 为什么命令式编程模式越来越流行？ 1. 开启命令式编程模式 2. 使用命令式编程进行模型训练 2.1 定义数据读取器 2.2 定义模型和优化器 2.3 训练 2.4 评估测试 2.5 模型参数的保存和加载 3. 多卡训练 4. 模型部署 5. 使用技巧 5.1 中间变量值、梯度打印 5.2 断点调试 5.3 使用声...

以及如何应对 以及如何应对 上次分析了背后的一些原因，这次说说如何应对 首先这里默认没有任何挽回机会了，而不是你跪在女神面前大哭一场，或作出一哭二闹三上吊这种夸张的事情便可力挽狂澜的 如果你真做了，并且挽回了，那么请参考如何恋爱的番外，而非下文 对于个体而言，如何尽快走出困境，把损失降到最低，这是我们现在最为关心的 好，我们先来处理《黄...