其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。...如果输入的input类型为torch.cuda.FloatTensor，target类型为torch.cuda.IntTensor，则会出现如下错误： ?...为了说明pytorch中numpy和toch的转换关系，测试如下： 首先输入int32的numpy数组转换为torch，得到的IntTensor类型 ?...如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...同样，在PyTorch则不存在这样的问题，因为PyTorch中使用的卷积（或者其他）层首先需要初始化，也就是需要建立一个实例，然后使用实例搭建网络，因此在多次使用这个实例时权重都是共享的。
2.1 权重平均 由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来，做一个均值操作...由于SWA平均的权重在训练过程中是不会用来预测的，所以当使用opt.swap_swa_sgd()重置权重之后，BN层相对应的统计信息仍然是之前权重的， 所以需要进行一次更新，代码如下： opt.bn_update...但是EMA并不是真的平均，如果数据的分布差异很大，那么就需要重新计算bn。简单的做法如下： 训练一个epoch后，固定参数 然后将训练数据输入网络做前向计算，保存每个step的均值和方差。...稍微控制一下分布的平滑，自己的经验参数是设置为5。...如上图所示，虽然训练和测试时的输入大小相同，但是物体的分辨率明显不同，cnn虽然可以学习到不同尺度大小的物体的特征，但是理论上测试和训练的物体尺寸大小接近，那么效果应该是最好的。
Autograd的强大之处在于，它能在程序运行时而不是编译时动态追踪计算，意味着即使你的模型的分支或者循环的长度或层数直到运行时才确定，它仍然能够正确的追踪计算，你将得到正确的梯度去驱动模型的学习。...从这里开始，后面我们会忽略y的向量符号，用 代替 在模型的训练中，我们希望使loss达到最小。最理想的情况是，我们调整模型的可调参数，即权重，能够使得对所有的输入，loss都为零。...在真实世界里，它是指我们调整权重，使得对于宽泛的输入，模型的总损失足够小，在可接受的范围。 我们怎么判断权重该调整的方向和大小呢？...如果我们再用链式法则去展开表达式，需要涉及到模型中每个权重的偏导数，每个激活函数的偏导数，以及每个数学变换的偏导数。...设置此标志为True意味着在接下来的每一次计算中，autograd将在该计算的输出张量中累积计算历史。
基本形式为wx+b，其中 x_1,x_2表示输入向量 w_1,w_2表示的是权重，几个输入对应几个权重 b是偏置 g(z)为激活函数 a是输出 神经网络 ?...如果输入是图像，不同的滤波器，得到不同的输出数据，比如颜色的深浅、轮廓灯 ? 动态卷积 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。...参数（权重）共享机制：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w_0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的。...卷积核即是窗口为k大小的权值矩阵W 大小为k的窗口的感受野与权值矩阵相乘累加，得到此位置的输出值 通过权值共享，移动卷积核，提取每个位置上的像素特征，从左上到右下，完成卷积运算 ?...参数为same，strides=1， 可以得到输入和输出同大小的卷积层 x = tf.random.normal([2,5,5,3]) w = tf.random.normal([3,3,3,4]) out
读取数据 虽然fastText的训练是多线程的，但是读取数据却是通过单线程来完成。而文本解析和分词则在读取输入数据时就被完成了。...如果出现哈希冲突，得到的哈希值已经存在，那么这个值就会增加，直到我们找到一个唯一的id来分配给一个单词为止。 因此，一旦词汇表的大小达逼近MAX_VOCAB_SIZE，算法性能就会显著下降。...bucket_size是一个数组的长度大小，这个数组是为所有的ngrams符号分配的。它通过-bucket标志进行设置，默认设置为2000000。...所有线程都从输入文件中读取数据，并使用读取到的每一行来更新模型，其实也就相当于批次大小为1的随机梯度下降法。如果遇到换行字符，或者读入的单词数量超过允许的行最大数量，则会截断该行的后续输入。...通过计算这个损失函数，可以在前向传播的过程中设置权重，然后又一路将影响反向传播传递到输入层的向量。
批大小可以是以下三种之一： batch 模式：批大小等于整个数据集，因此迭代和 epoch 值一致； mini-batch 模式：批大小大于 1 但小于整个数据集的大小。...我们将使用 torch.nn 库中的多个模块： 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积； Relu...self.fc1 = nn.Linear(320,50) #输入的向量大小和输出的大小分别为320和50 self.fc2 = nn.Linear(50,10) def forward...as e: "你不能将GPU张量转换为numpy数组，你必须将你的权重tendor复制到cpu然后得到numpy数组" print(type(t.cpu().data.numpy())...as e: "你不能将GPU张量转换为numpy数组，你必须将你的权重tendor复制到cpu然后得到numpy数组" print(type(t.cpu().data.numpy()))
进而得到一系列特征图（Feature Maps），即过滤器应用于输入数据后的结果，它们包含了输入数据的空间特征信息。...这里输入图像的大小是28x28像素，通过三次卷积（每次减少2个像素），大小变为(28-6)x(28-6)。...如果数据集较大或较为复杂，需要更多的epoch来充分遍历数据集，以避免欠拟合，但这个数值也不是越多越好，每次训练都会消耗时间和算力，但模型后续的提升可能比较有限，一般会先训练10-50次看一下模型的整体效果如何...输入数据和标签都是选择在CPU上进行处理，使用图像分类器模型（clf） 对输入数据 X 进行预测，得到预测结果 yhat。...成果是：我们得到了训练好的模型文件：model_state.pt文件大小是1.39mb，在如今大模型流行的年代，小的微不足道。
： Cost Function（代价函数）是 N 个预测值的损失函数平均值： Objective Function（目标函数）是最终需要优化的函数： 2....交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布指定的策略消除系统的不确定性所需要付出努力的大小，表达式为 image.png 相对熵又叫 “K-L 散度”，用来描述预测事件对真实事件的概率偏差。...使用这个类时要注意，输入值（不是分类）的范围要在 之间，否则会报错。...这几个类的参数类似，除了上面提到的 reduction，还有一个 weight，就是每一个类别的权重。下面用例子来解释交叉熵和 weight 是如何运作的。...当 reduction 为 sum 和 mean 的时候，交叉熵的加权总和或者平均值再除以权重的和。
这里虽然看起来吓人，但使用的时候用的却是从当前的 mini-batch 中采样出来的实验样本. 3 层规范化 ?...在层规范化 RNN 中，规范化项会使得模型对所有求和输入的重整化操作保持不变，这可以得到更加稳定的隐藏层之间的动力特性. 4 相关工作 批规范化技术此前已经被扩展到了 RNN 上 [Laurent et...作者展示了初始化循环批规范化层中增益 gain 参数为 0.1 在模型最终的性能上起到了重要的作用. 我们的工作也和权重规范化关系紧密[Salimans and Kingma, 2016]....在权重规范化中，并没有使用方差，而是采用了输入权重的 L2 范数来对求和输入进行规范化进入神经元. 使用期望统计量应用权重规范化或者批规范化都等价于对原始前驱神经网络进行了一个不同的参数化....在权重规范化中， μ 为 0 和 σ = ||w||2. ? 从上表 1 中我们可以看到不同的规范化方法的不变性情况. ?
3、是当有新的词加入语料库后，整个向量矩阵需要更新 尽管我们可以通过SVD来降低向量的维度，但是SVD本身却是一个需要巨大计算量的操作。 很明显，这种办法在实际中并不好用。...因为相加为1就可以认为这个8维向量描述的是一个概率分布，正好我们的y值也是一个概率分布（一个位置为1，其他位置为0），我们就可以用交叉熵来衡量神经网络的输出与我们的label y的差异大小，也就可以定义出...每一个隐藏的神经元接收的输入都是一个8维向量，假设我们的隐藏神经元有3个（仅仅是为了举例说明使用，实际中，google推荐的是300个，但具体多少合适，需要你自己进行试验，怎么效果好怎么来），如此以来，...每一个神经元可以认为对应一个单词的输出权重，词向量乘以该输出权重就得到一个数，该数字代表了输出神经元对应的单词出现在输入单词周围的可能性大小，通过对所有的输出层神经元的输出进行softmax操作，我们就把输出层的输出规整为一个概率分布了...这里有一点需要注意，我们说输出的是该单词出现在输入单词周围的概率大小，这个“周围”包含单词的前面，也包含单词的后面。
大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个...CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。...比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算，全是在 CPU 上进行的，一直没有报错，直到第十行需要跟你作为输入传进来的...再或者，你可能脑子里想象着将一个 tensor 进行什么样子的操作，就会得到什么样子的结果，但是 PyTorch 中途报错说 tensor 的形状不匹配，或者压根没报错但是最终出来的形状不是我们想要的。...，我们不难发现，y 的形状是 (4,)，而 pred 的形状却是 (4, 1)，他们俩相减，由于广播的存在，我们得到的 squared_diff 的形状就变成了 (4, 4)。
，但真实情况却是很多数样本都不是或无法判断是否等概率分布。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。...通过正负样本的惩罚权重来解决不均衡：对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同权重（一般小样本量类别权重大，大样本量类别权重小），然后进行计算和建模，例SVM。...如果你的算法具有高度风险规避或者对于项目能否成功至关重要，那么你需要的数据量会大幅增加，才能追求完美性能。 输入的多样性：我们生活在一个复杂的世界中，可以向模型输入各种类型的输入数据。...这里的自由度可以是影响模型输出的参数，是数据点的一个属性，或者更简单地说，是数据集中的列。10 倍法则的目标就是是抵消这些组合参数为模型输入带来的变化。对于复杂模型而言，这可能没有帮助。
此外，将输出层得到的误差反向传播到中间每一层时，我们也需要使用连接权重，与输入信号正向传播一样，我们同样会为具有较大连接权重的连接分配较大的误差。...例如，在图4所示的神经网络中，中间层第一个神经元（也称为节点）的误差既得到了在权重 的连接上第一个输出节点的输出误差 的一部分，同时也得到了在权重 的连接上第二个输出节点的输出误差 的一部分，其误差为这两部分误差之和...因此，一个神经网络类至少应该包括以下三个函数： 初始化函数——设定输入层、中间层和输出层节点的数目，设置学习率的大小， 随机初始化输入层和中间层以及中间层和输出层之间的连接权重矩阵。...由于MNIST数据集中每个手写数字的像素均统一为 个颜色灰度值，因此输入层节点个数需要与此对应，设置为784。...这个做法虽然会增加计算机运行的时间，但却是值得的。
：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor..., 你给的却是个 CPU tensor。...比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算，全是在 CPU 上进行的，一直没有报错，直到第十行需要跟你作为输入传进来的...，我们不难发现，y 的形状是 (4,)，而 pred 的形状却是 (4, 1)，他们俩相减，由于广播的存在，我们得到的 squared_diff 的形状就变成了 (4, 4)。...本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。
输入：语料库 输出：词向量 方法的主要概述：首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵（不明白的小伙伴可以看上一篇文章）和GloVe模型学习词向量。...vi,vj是单词i和单词j的词向量，bi，bj是两个标量（主要用于偏差项），f是权重函数，N是词汇表的大小（共现矩阵维度为N*N）。可以看出Glove模型并没有使用神经网络的方法。...根据以上关系，作者的主要是思想就是，ratio这个指标是有规律的，规律统计表如下： ? 其实这是一个很简单的规律，但是实际却是很实用。...首先它应该是非减的，其次当词频过高时，权重不应该过分大，作者通过实验确定权重函数为： ? 到这里就将整个模型介绍完毕了。你懂了吗？？...对于这两类模型，会发现： 基于计数的方法在中小规模语料训练很快，有效地利用了统计信息。但用途受限于捕捉词语相似度，也无法拓展到大规模语料。
Note：要得到这个图，只需在google中输入 Graph for (sqrt(x/0.001)+1)*0.001/x即可。...刚刚听完蚂蚁金服张家兴老师分享的蚂蚁金服人工智能实践，里面提到了问题匹配模型训练中的一个技巧，其思想与负抽样很相似。可见技术是具体的，但技术背后反映出的解决问题的思想却是共通的。...假设我们负抽样的维度数为5，我们的词表中有10000个单词，词向量的维度为300，也即是隐藏层有300个神经元。 那么，在输出层，权重矩阵的大小将是300*10000。...现在我们抽取了5个负的维度（输出应当为0的维度），加上输出为1的维度，只更新这6个维度所对应的神经元。那么需要更新的权重系数是300*6=1800个。这只占输出层中所有权重系数的0.06%！！...另外，在隐藏层，我们还要更新输入的单词所对应的300个权重。这是无论用不用负抽样，都要更新的权重。
3是当有新的词加入语料库后，整个向量矩阵需要更新 尽管我们可以通过SVD来降低向量的维度，但是SVD本身却是一个需要巨大计算量的操作。 很明显，这种办法在实际中并不好用。...因为相加为1就可以认为这个8维向量描述的是一个概率分布，正好我们的y值也是一个概率分布（一个位置为1，其他位置为0），我们就可以用交叉熵来衡量神经网络的输出与我们的label y的差异大小，也就可以定义出...每一个隐藏的神经元接收的输入都是一个8维向量，假设我们的隐藏神经元有3个（仅仅是为了举例说明使用，实际中，google推荐的是300个，但具体多少合适，需要你自己进行试验，怎么效果好怎么来），如此以来，...每一个神经元可以认为对应一个单词的输出权重，词向量乘以该输出权重就得到一个数，该数字代表了输出神经元对应的单词出现在输入单词周围的可能性大小，通过对所有的输出层神经元的输出进行softmax操作，我们就把输出层的输出规整为一个概率分布了...这里有一点需要注意，我们说输出的是该单词出现在输入单词周围的概率大小，这个“周围”包含单词的前面，也包含单词的后面。
上表列出三种误差处理情况，第一种计算误差的方式是将简单的将网络计算结果与正确结果相减，但采用这种做法，如果我们把所有误差相加在一起，结果居然为零，因为第一个节点的结果与正确结果的差值和第二个节点结果与正确结果的差值刚好相反...我们前面所的error_sum，它是由(节点计算那结果-正确结果）^2加总构成的，而“节点计算结果”却是受到网络中每一条链路权重的影响，因此我们可以认为error_sum是一个含有多个变量的函数，每个变量对应着网络中每条链路的权重...我们这里运算的是中间层和最外层节点间的链路权重求偏导数结果，那么输入层和中间层之间链路权重的求偏导数过程其实是完全一模一样的！...我们只需要把上面等式中的k换成j，j换成i就可以了，所以输入层和中间层间，链路权重的偏导公式如下： ?...无论是中间层和输出层，还是输入层和中间层，我们都使用上面的公式修改链路权重。
同样地，如果你想部署在移动端，训练得到的最终模型大小也需要特别考虑。 你可以想象到，为了得到更好的准确度你需要一个计算更密集的网络。因此，准确度和计算量需要折中考虑。...在Drpout层，不同的神经元组合被关闭，这代表了一种不同的结构，所有这些不同的结构使用一个的子数据集并行地带权重训练，而权重总和为1。...比如，3个步长为1的 3x3 卷积核连续作用在一个大小为7的感受野，其参数总量为 3*(9C^2)， 如果直接使用7x7卷积核，其参数总量为 49C^2，这里 C 指的是输入和输出的通道数。...由于卷积层的通道数过大，VGG并不高效。 比如，一个3x3的卷积核，如果其输入和输出的通道数均为512，那么需要的计算量为9x512x512。...因此，最高效的深度网路架构应该是激活值之间是稀疏连接的，这意味着512个输出特征图是没有必要与所有的512输入特征图相连。 存在一些技术可以对网络进行剪枝来得到稀疏权重或者连接。
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