按时间归档：2024年4月18日
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什么是损失函数，在PyTorch中如何选择适合模型的损失函数？
什么是损失函数 损失函数是机器学习中一个重要的概念，用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异程度。在训练过程中，模型通过最小化损失函数来调整其参数，使得模型输出的结果尽可能接近真实值…
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什么是优化器，在PyTorch中如何选择合适的优化器？
什么是优化器？ 优化器（Optimizer）是机器学习中的一种核心算法，用于优化模型的参数以使其更好地拟合训练数据。在深度学习中，优化器被广泛用于训练神经网络模型。优化器通过迭代调…
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为什么要进行模型蒸馏，在PyTorch中如何实现模型蒸馏？
为什么要进行模型蒸馏？ 模型蒸馏是一种用于模型压缩的技术，主要目的是将一个复杂的模型转换为一个更加轻量级且具有相似性能的模型。它的主要应用场景是在资源有限的设备上使用深度学习算法，…
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为什么要对数据进行预处理，在PyTorch中如何进行数据预处理？
为什么要对数据进行预处理？ 数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它对于模型的表现有着关键性的影响。数据预处理的目标是将原始数据转化为模型可以理解和处理的形式，同时还可以清除数据中…
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为什么要在PyTorch中使用GPU加速计算？
为什么要在PyTorch中使用GPU加速计算？ 在机器学习算法中，数据量庞大且计算复杂的问题是非常常见的。为了加快模型训练和推理的速度，GPU（Graphics Processin…