PyTorch 深度学习之处理多维特征的输入Multiple Dimension Input(六)

1.Multiple Dimension Logistic Regression Model

1.1 Mini-Batch (N samples)

8D->1D

8D->2D

8D->6D

1.2 Neural Network

学习能力太好也不行(学习到的是数据集中的噪声),最好的是要泛化能力,超参数尝试

Example, Artificial Neural Network

Example, Diabetes Prediction

1.Prepare dataset

2.Define Model

3. Construct Loss and Optimizer

4. Training Cycle

改不同的激活函数 Try different active function

相关推荐
leo__5205 小时前
基于MATLAB的交互式多模型跟踪算法(IMM)实现
人工智能·算法·matlab
脑极体5 小时前
云厂商的AI决战
人工智能
njsgcs5 小时前
NVIDIA NitroGen 是强化学习还是llm
人工智能
知乎的哥廷根数学学派6 小时前
基于多模态特征融合和可解释性深度学习的工业压缩机异常分类与预测性维护智能诊断(Python)
网络·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·分类
mantch6 小时前
Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报
人工智能·aigc
编程小白_正在努力中6 小时前
第1章 机器学习基础
人工智能·机器学习
wyw00006 小时前
目标检测之SSD
人工智能·目标检测·计算机视觉
AKAMAI6 小时前
圆满循环:Akamai 的演进如何为 AI 推理时代奠定基石
人工智能·云计算
幻云20107 小时前
AI自动化编排:从入门到精通(基于Dify构建AI智能系统)
运维·人工智能·自动化
CoderJia程序员甲7 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-13)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程