Sigmoid的輸入范圍應該沒有限制，輸出范圍[0,1]，具備概率意義。
我當時遇到的問題具體原因不太記得了，但是我在代碼里有寫，還有博客最后總結的那些，大概就是輸出大小為1的tensor經(jīng)過Relu之后，如果是小于0的話，那么relu的輸出就變成了0， 這樣在反向傳播進行梯度更新的時候，梯度為0，無法更新模型參數(shù)，導致loss不降，模型無法收斂，引以為戒
推薦系統(tǒng)之Wide&Deep模型原理以及代碼實踐簡介 本文要介紹的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型，此模型的提出對業(yè)界產(chǎn)生了非常大的影響，不僅其本身成功地應用在多家一線互聯(lián)網(wǎng)公司，而且其后續(xù)的改進工作...
@Robert6757 這種問題一般可能是因為驗證集和訓練集的數(shù)據(jù)分布不同導致的，或者說訓練集中數(shù)據(jù)較好，但是驗證集中有噪聲，或者異常值等等，導致兩者差別較大，所以在訓練集上的loss下降并不能很好的反應在驗證集上。
可以看下你的驗證集是怎么來的，一般驗證集都是從訓練集中拆出來的。
推薦系統(tǒng)之Deep Crossing模型原理以及代碼實踐簡介 本文要介紹的Deep Crossing模型是由微軟研究院在論文《Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually C...
@老鼠人 這個應該不會，數(shù)據(jù)集不會變，確認一下是否下錯了，或者簡單點，在傳入模型之前，先對圖片進行一個預處理，resize到 32x32就行了
PyTorch實現(xiàn)經(jīng)典網(wǎng)絡之LeNet5簡介 本文是使用PyTorch來實現(xiàn)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡結構LeNet5，并將其用于處理MNIST數(shù)據(jù)集。LeNet5出自論文Gradient-Based Learning Appl...
@ParkBoYoung 這只是一份demo代碼用于理解ViT的，如果你要使用的話，去github上下載原作者預訓練好的模型去跑。
Visual Transformer (ViT) 代碼實現(xiàn) PyTorch版本簡介 本文的目的是通過實際代碼編寫來實現(xiàn)ViT模型，進一步加對ViT模型的理解，如果還不知道ViT模型的話，可以先看下博客[http://m.itdecent.cn/p...
@ParkBoYoung 你是怎么用的？用的我這份代碼么
Visual Transformer (ViT) 代碼實現(xiàn) PyTorch版本簡介 本文的目的是通過實際代碼編寫來實現(xiàn)ViT模型，進一步加對ViT模型的理解，如果還不知道ViT模型的話，可以先看下博客[http://m.itdecent.cn/p...
@飛飛帥傅 看了下，應該是的，
推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集之MovieLens簡介 MovieLens[https://movielens.org/]其實是一個推薦系統(tǒng)和虛擬社區(qū)網(wǎng)站，它由美國 Minnesota 大學計算機科學與工程學院的GroupL...
綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種...
簡介 K均值聚類，也叫做K-Means Clustering，是一種著名的用于分類問題的無監(jiān)督機器學習聚類算法。聚類是針對給定的樣本， 依靠它們特征的相似度或者距離，將其歸到...
那個是壓縮文件的，不能直接打開，使用mnist_loader.py文件，里面有讀取的代碼
手寫一個全連接神經(jīng)網(wǎng)絡用于數(shù)字識別簡介 本文的目的是不借助任何深度學習算法庫實現(xiàn)一個簡單的3層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(FCN)，并將其用于MNIST[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/...
簡介 集成學習，顧名思義就是將多種學習器或算法結合在一起，共同做出決策。這符合人類集思廣益的做法，在業(yè)界也是應用最為廣泛的方法之一。注意，集成學習的本質是如何找到不同的模型，...
簡介 大概是今年6月份參加微信大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的時候，我才開始認識到特征選擇也是機器學習中非常重要的一環(huán)。在諸如CTR等比賽中，原始特征往往是不足以挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的信息的，因此...
簡介 決策樹模型是最常見的機器學習方法之一，也是入門機器學習必須掌握的知識。決策樹模型呈現(xiàn)樹形結構，在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then...
簡介 特征離散化指的是將連續(xù)特征劃分離散的過程：將原始定量特征的一個區(qū)間一一映射到單一的值。離散化過程也被表述成分箱（Binning）的過程。特征離散化常應用于邏輯回歸和金融...
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簡介 樸素貝葉斯(naive Bayes)算法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對于給定的訓練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件獨立假設學習輸入輸出的聯(lián)合概率分布。然后基于...
簡介 在介紹比較復雜的數(shù)據(jù)類型比如圖像和文本數(shù)據(jù)類似之前，我們首先從最簡單的數(shù)據(jù)類似開始，即：數(shù)值類型。我們收集到的數(shù)據(jù)中，數(shù)值類型數(shù)據(jù)占據(jù)了大部分。比如商品價格、人口數(shù)量、...
前言 上個月參加了微信大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽，由于是第一次參加類似的比賽，并沒有什么經(jīng)驗，最終也沒有進復賽。不過在這期間還是學到了很多知識，尤其是特征處理相關的內容。接近2周的時間我?guī)?..
簡介 Transformer出自于Google于2017年發(fā)表的論文《Attention is all you need》[https://arxiv.org/abs/170...