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学习pytorch12 神经网络-线性层

陌上阳光 • • 1年前 • 编程日记 • 阅读(2) • 违法举报

神经网络-线性层

  • 官方文档
    • 自行了解的网络层
      • 归一化层 Normalization
      • 循环层 Recurrent
      • Transformer
      • Alphafold
      • Dropout
      • Sparse 稀疏层
      • Distence 距离函数
      • Loss 损失函数
    • 线性层

官方文档

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#normalization-layers

自行了解的网络层

归一化层 Normalization

百度 弹幕 都说Normalization是归一化层【标准化层】，regulation才是正则化层

https://blog.csdn.net/weixin_40895135/article/details/130651226

在这里插入图片描述

循环层 Recurrent

多用于文字识别
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Transformer

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Alphafold

https://zhuanlan.zhihu.com/p/393699764?utm_medium=social&utm_oi=1144761973647597568

Dropout

目的： 防止过拟合
在这里插入图片描述
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Sparse 稀疏层

https://blog.csdn.net/qq_51870267/article/details/126413057

只计算非零特征，对输入图像降维
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Distence 距离函数

计算两个值的距离 衡量两个值之间的误差
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Loss 损失函数

根据损失函数 可以判断模型的好坏，也可以以此去调整模型
损失函数越小，模型越好 L(f(x), Y)
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线性层

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在这里插入图片描述文章来源地址https://uudwc.com/A/zkrvO

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42831564/article/details/133087761

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