fast.ai 深度学习笔记:第一部分第四课

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(1),(5):Dropout

出于较小的数值精度是因为,事实证明最好直接使用 softmax 的 log 而全部都在 softmax [15:03]。这可是我 为有哪些你们你们从模型中得到预测时,你们你们不需要 执行np.exp(log_preds)

learn - 这将显示你们你们最后加带的层。 有有哪些是你们你们在precompute=True时训练的层

(2): Linear层仅仅是矩阵乘法。 这是另2个包含 1024 行和 512 列的矩阵,因此它将接受 1024 个激活并输出 512 个激活。

作者:Hiromi Suenaga

(7): Softmax - 激活函数,返回最大为 1 的数字,每个数字在 0 和 1 之间:

(0),(4): BatchNorm将在上一课中介绍

(3): ReLU - 可是我 用零替换负数

原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4

学生的文章:

(6): Linear - 第3个线性层,这样 另2个线性层获取 512 个激活并将它们乘以 512 乘 120 的新矩阵并输出 120 个激活

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