罗切斯特回归模型
加了激活函数
加了激活函数之后类
python
class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(LogisticRegressionModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1,1)
def forward(self, x):
# y_pred = F.sigmoid(self.linear(x))
y_pred = torch.sigmoid(self.linear(x))
return y_pred
这里以sigmoid激活函数为例,具体的激活函数还是查资料
损失函数
python
criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = False)
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/97f9038f44b1471f86810e215dd8901c.png)
也是接受一个参数,是否求平均值
求平均值会影响到dw和db是否要乘1/n,会影响到学习率的设置,如果求均值则偏导也有1/n