，将Dataloader的num_workers设置为0. 6. pytorch中loss函数的参数设置 以CrossEntropyLoss为例： CrossEntropyLoss(self, weight...通常可以调小学习率、加BN层或者做梯度裁剪来试试看有没有解决。 2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。...可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！...优化器的weight_decay项导致的隐蔽bug 我们都知道weight_decay指的是权值衰减，即在原损失的基础上加上一个L2惩罚项，使得模型趋向于选择更小的权重参数，起到正则化的效果。...这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4
嗯还可以使用plt.imshow将tensor绘制为图像。 请注意，我们只需要将28x28矩阵传递给plt.imshow，而不需要通道尺寸。...在__init__构造函数方法中，我们使用nn.Linear实例化权重和偏差。...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。...这是因为我们已经开始使用随机初始化的权重和偏差。 我们需要训练模型，即使用梯度下降调整权重以做出更好的预测。 评估度量和损失函数 与线性回归一样，我们需要一种方法来评估模型的执行情况。...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。
这个数据集有60000张图片，可以用来训练模型。还有一个10,000个图像的附加测试集，可以通过将train = False传递给MNIST类来创建。 ?...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。...这是因为我们已经开始使用随机初始化的权重和偏差。 我们需要训练模型，即使用梯度下降调整权重以做出更好的预测。 评估度量和损失函数 与线性回归一样，我们需要一种方法来评估模型的执行情况。...一种自然的方法是找到正确预测的标签百分比，即预测的准确性。 ?...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。 ?
在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。...ComCNN将压缩表示传递给标准的编解码器 ? 来自ComCNN的输出被放大并传递给RecCNN，它将尝试学习一个残差 编解码器的输出被放大，然后传递给RecCNN。...损失函数 由于有两个网络，所以使用两个损失函数函数。第一个，对于ComCNN，标记为L1，定义为： ?...该方程将公式1.1的值传递给RecCNN。...RecCNN的第二个损失函数定义为： ? （公式2.0） 说明 同样的，这个函数可能看起来很复杂，但它是一个常见而标准的神经网络损失函数（MSE）。 ?
MMSegmentation 支持如下训练技巧： 主干网络和解码头组件使用不同的学习率 (Learning Rate, LR) 在语义分割里，一些方法会让解码头组件的学习率大于主干网络的学习率，这样可以获得更好的表现或更快的收敛...类别平衡损失 (Class Balanced Loss) 对于不平衡类别分布的数据集，您也许可以改变每个类别的损失权重。这里以 cityscapes 数据集为例： _base_ = '....同时使用多种损失函数 (Multiple Losses) 对于训练时损失函数的计算，我们目前支持多个损失函数同时使用。...), dict(type='DiceLoss', loss_name='loss_dice', loss_weight=3.0)]), ) 通过这种方式，确定训练过程中损失函数的权重...注意： loss_name 的名字必须带有 loss_ 前缀，这样它才能被包括在反传的图里。
通过这个层，我们可以知道期望的值和期望的范围。在这个网络中，输出层有3个神经元，输出y1，y2，y3。 Input Shape – 它是我们传递给输入层的输入矩阵形状。...为了计算误差，我们将预测值与实际输出值进行比较。我们使用损失函数（下面会提到）来计算误差值。然后我们计算神经网络中每一个误差值的导数和每一个权重。反向传播使用微分学的链式法则。...Tp是真正的阳性，Tn是真阴性，Fp是假阳性，Fn是假阴性 混淆矩阵 – 维基百科： 在机器学习领域特别是关于统计分类的问题，一个混淆矩阵（也称为误差矩阵），是一种特定的表格布局，它让你可以将算法的性能可视化...当你不知道数据的分布或者当你知道分布不是高斯函数(钟形曲线)时，归一化是一种很好的解决方法。它有助于加速学习过程。 全连接层 – 当一层中的所有节点的激活进入下一层中的每个节点时。...当第L层中的所有节点连接到第（L + 1）层中的所有节点时，我们将这些层称为完全连接的层。 全连接层 损失函数/代价函数 – 损失函数计算单个训练示例的误差。
每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换，产生一个输出信号。 隐藏层：前馈神经网络可以包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成。...在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。这样的计算通过网络中的每一层逐层进行，直到产生最终的输出。...损失函数和训练：前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...通过使用反向传播算法（Backpropagation）和优化算法（如梯度下降），网络根据损失函数的梯度进行参数调整，以最小化损失函数的值。...__call__(self, x)方法 __call__(self, x)方法使得该类的实例可以像函数一样被调用。它调用了forward(x)方法，将输入的x传递给前向传播方法。
训练数据集和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，一种常见做法是将数据分为三部分： 训练集——用于训练模型，即计算损失以及使用梯度下降调整模型的权重 验证集——用于在训练时验证模型，调整超参数（学习速率等...在 forward 方法（在我们将一批输入传入模型时调用）中，我们将输入张量展开，然后将其传递给 self.linear。...这是因为我们开始时对权重和偏置进行了随机初始化。我们需要训练模型，使之能做出更好的预测，也就是要使用梯度下降调整权重。 评估指标和损失函数 和线性回归时一样，我们需要一种评估模型表现的方法。...不同于准确度，交叉熵是一种连续且可微分的函数，并且能为模型的逐步改进提供良好的反馈（正确标签的概率稍微高一点就会让损失低一点）。这是很好的损失函数选择。...保存和加载模型 因为我们已经训练了模型很长时间并且实现了不错的准确度，所以为了之后能复用该模型以及避免重新开始再训练，我们可以将权重和偏置矩阵保存到磁盘。以下是保存模型的方法。 ?
实现起来也很简单，我们在损失函数里，加入对每个参数的惩罚度。也就是说，对于每个权重 ? 我们在损失函数里加入一项 ? ，其中λ是我们可调整的正则化强度。...考虑到实际应用中，测试阶段对于时间的要求非常高，我们可以考虑反着来，代码实现的时候用inverted dropout，即在训练阶段就做相反的幅度变换/scaling(除以p)，这样在测试阶段，我们可以直接把权重拿来使用...2.4 损失函数 刚才讨论了数据预处理、权重初始化与正则化相关的问题。现在我们回到训练需要的关键之一：损失函数。...属性分类，上述的两种损失函数都假定，对于每个样本，我们只有一个正确的答案 ? 。但是在有些场景下， ? 是一个二值的向量，每个元素都代表有没有某个属性，这时候我们怎么办呢？...对于这种情况，大家可能会想到一个最简单的处理方法，就是对每个属性值都建一个二分类的分类器。比如，对应某个类别的二分类器可能有如下形式的损失函数： ?
本篇重点 神经网络计算图 反向传播 神经网络结构 1.反向传播算法 神经网络的训练，应用到的梯度下降等方法，需要计算损失函数的梯度，而其中最核心的知识之一是反向传播，它是利用数学中链式法则递归求解复杂函数梯度的方法...这是一个可以直接微分的表达式，但是我们使用一种有助于直观理解反向传播的方法来辅助理解。 下图是整个计算的线路图，绿字部分是函数值，红字是梯度。...，得到 -0.2、0.4、-0.4、-0.6 5) Sigmoid门单元 我们可以将任何可微分的函数视作「门」。...可以将多个门组合成一个门，也可以根据需要将一个函数拆成多个门。...树突将信号传递到细胞体，信号在细胞体中相加。如果最终之和高于某个阈值，那么神经元将会「激活」，向其轴突输出一个峰值信号。 在计算模型中，我们假设峰值信号的准确时间点不重要，是激活信号的频率在交流信息。
当我们讨论神经网络中的权重时，实际上讨论的是各种传入函数的回归参数。然后这些信息被传递给激活函数，由它来决定结果是否重要到足以“触发”该节点。...这是通过一种被称为梯度下降法的方法来完成的，这个方法在前面已经简要提到过。 梯度下降法 梯度下降法是求函数最小值的迭代法。...新权重是旧权重和新步长的和，步长由损失函数以及相关参数对学习率的影响程度决定。 较快的学习速度意味着对导数赋予较大的权重，这样算法的每次迭代都可以进行较大的步长。...较小的学习速度意味着对导数的权重较小，因此每次迭代可以采用较小的步长。 如果步长过小，则算法需要较长时间收敛，如果步长过大，则算法将不断错过最优参数的选择。...但是要清楚，仿射变换是上游节点输出的总和，而后将加和的输出传递给激活函数，从而评估决定该量化值（概率值）是否足以使神经元放电的概率。 现在可以回到第一个心脏病数据的例子。取两条逻辑回归曲线加以合并。
前段时间，谷歌 AI在其新研究《LocoProp: Enhancing BackProp via Local Loss Optimization》中提出了一种用于多层神经网络的通用层级损失构造框架LocoProp...更具体来讲，该框架将一个神经网络重新构想为多层的模块化组合，其中每个层都使用自己的权重正则化器、目标输出和损失函数，最终同时实现了性能和效率。...谷歌在基准模型和数据集上实验验证了其方法的有效性，缩小了一阶和二阶优化器之间的差距。 此外，谷歌研究者表示他们的局部损失构造方法是首次将平方损失用作局部损失。...在该研究中，网络每一层被分配了自己的权重正则化器、输出目标和损失函数。每一层的损失函数被设计成与该层的激活函数相匹配。...特别是，LocoProp 不是更新层的权重以最小化输出的损失函数，而是应用特定于每一层的预定义局部损失函数。
每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换，产生一个输出信号。 隐藏层：前馈神经网络可以包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成。...在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。这样的计算通过网络中的每一层逐层进行，直到产生最终的输出。...损失函数和训练：前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...两种写法都是等效的，可以使用`torch.matmul()`函数或`@`运算符进行矩阵乘法操作。 3....然后将输入张量x传递给该线性层进行前向传播计算，得到输出张量z_3。 4.
偏差被视为另一种权重，只是它所与之相乘的输入值始终为1。将所有加权输入进行相加后，得到输出值。 然后应用激活函数，我们将得到神经元的激活值，如上图中的紫色圆圈所表示。...预测过程可能要耗很长一段时间。 幸运的是，我们不用猜测所需的权重值，只需创建可以改变神经网络参数（比如权重、偏差甚至结构）的算法，以便网络可以学习如何解决问题。...应用损失函数，我们可以找到网络设置的最佳参数是： 因此，我们要做的不是猜测权重，而是在使用参数θ时，应用梯度下降技术将C最小化： 这时，我们需要留意，增加θ_i的值后，损失会如何变化，然后更新θ_i，以使损失稍微降低...但我们需要的是一种在量子计算机上计算的方法。...就可以使用梯度下降来更新网络参数，“动量”技巧可以帮助加快训练时间： 现在我们可以建立自己的损失函数和准确率函数，然后就可以观察网络训练的情况： 最后，我们创建训练网络的函数，并调用它： 我们传递给np.random.sample
求损失函数对权值的梯度 采用梯度下降法更新权值参数 关于损失函数，根据需要选择构建即可，下面提供两种常见的损失函数： CC=12∑n=1N||yn−ŷ n||2=12∑n=1N−logynrn...，计算该时间戳中权重的梯度，然后更新权重。...需要注意的是，不同时间戳同样权重的梯度可能是不一样的，如下图所示都减去，相当于更新同一块内存区域中的权重。...c′c'的梯度可以直接传递给cc。 总结来说，LSTM相比RNN，将c,c′c,c'的更新关系从乘法变成了加法，因此不用乘以权值系数ww，c′c'的梯度可以直接传递给cc，解决了梯度消失的问题。...LSTM解决这个问题的方法是clip，也就是设置梯度最大值，超过最大值的按最大值计。
既然我们有了损失函数这个评估体系，那么就可以利用其来反向调整网络中权重，使得损失最小，即如果某些权重使得损失函数达到最小值，这些权重就是我们寻找的最理想参数。...但重要的一点是，人们现在正在将各种参数化函数模块的网络组装起来，构建一种新的软件，并且使用某种基于梯度的优化来训练这些软件。...自动微分：首先对基本算子（函数）应用符号微分方法，其次带入数值进行计算，保留中间结果，最后通过链式求导法将中间结果应用于整个函数，这样可以做到完全向用户隐藏微分求解过程，也可以灵活于编程语言的循环结构、...使用自动微分和不使用自动微分对代码总体改动非常小，由于它实际是一种图计算，可以对其做很多优化，所以该方法在现代深度学习系统中得到广泛应用。...它将一个函数的返回值作为参数传递给另一个函数，并且将另一个函数的返回值作为参数再传递给下一个函数，也就是 函数套函数，把几个简单的函数复合为一个较为复杂的函数。
通常情况下，郑等人提出了一种名为局部化蒸馏（LD）的方法，通过传递定位知识来改进预测蒸馏，将预测蒸馏推向了一个新的水平。...在本文中，作者提出了一种新颖的交叉Head知识蒸馏方法，称为CrossKD，以缓解目标冲突问题。如图1(c)所示，作者建议将学生模型Head的中间特征输入到教师模型的Head，得到交叉Head预测。...尽管CrossKD非常简单，但具有以下两个主要优势： 首先，知识蒸馏损失不会影响学生模型Head的权重更新，避免了原始检测损失和知识蒸馏损失之间的冲突。...不同的是，CrossKD将学生的中间特征传递给教师的检测Head，并生成交叉Head预测以进行蒸馏。...根据每个分支的不同任务（例如分类或回归），作者使用不同类型的 D_{pred}(·) 来有效地将特定于任务的知识传递给学生。 通过进行CrossKD，检测损失和蒸馏损失分别应用于不同的分支。
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