我试图培养一个非常基本的CNN上CIFAR10数据集,并得到以下错误: AttributeError的:“CrossEntropyLoss”对象有没有属性“落后” criterion =nn.CrossEntropyLoss
optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
for epoch in range(2): #
我正在使用MNIST数据集构建用于手写数字识别的ConvNet。我的代码是使用Theano后端在Keras中编写的。 我想训练我的ConvNet,因此它可以识别类的一个子集(例如,仅数字'1'和'2')并输出任何其他类作为通用'未知'类。我知道这可以在Theano上完成,因为它在"Distributed Neural Networks for Internet of Things: The Big
对这个问题的启发: Why do different methods for solving Xc=y in python give different solution when they should not? ,似乎有数值的问题,由于浮动点,反转矩阵和限制值[-1,1],我很好奇,现在为什么不深的学习不是来自浮遭受或如果大多数训练数据的平均值为0和标准差1(假设我假定大部分数据已经被预处理到