我正在处理Udacity上的时尚MNIST数据集问题。然而,与Udacity团队共享的解决方案相比,我的代码实现带来了截然不同的损失。我相信我的答案中唯一的区别是神经网络的定义,除此之外一切都是一样的。我不能找出造成如此巨大损失的原因。代码1:我的解决方案: import torch.nn as nn
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我正在训练CNN架构,用PyTorch来解决回归问题,其中我的输出是20个值的张量。我计划用RMSE作为模型的损失函数,并尝试使用PyTorch的nn.MSELoss(),并使用torch.sqrt()作为平方根,但在得到结果后感到困惑,我会尽力解释原因。很明显,对于批处理大小的bs,输出张量的维度将是[bs , 20].I试图实现的,并由我自己实现RMSE函数:
def l
神经网络和Pytorch的新手。
我在每个迷你批次中有300个回放记忆。我见过人们计算300个回放记忆的损失,但这对我来说并不是真的有意义。300个回放记忆来自非常不同的游戏状态,为什么将预测和目标之间的300个差异合并到一个值中是有意义的?当模型反向传播时,梯度是否被分成300个分支,每个分支对应于迷你批次中的一个条目?我的策略网络输出10个动作的概率分布,或者300 x 10张