神经网络训练中的 Epoch 和 Iteration 的区别
在训练多层感知机时，“epoch”和“iteration”有什么区别？
TensorFlow中的logits是什么意思？
在下面的TensorFlow函数中，我们必须提供最后一层人工神经元的激活。这一点我理解。但是为什么它被称为logits呢？难道它不是一个数学函数吗？loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = la...
在tensorflow的tf.nn.max_pool函数中，“SAME”和“VALID”填充有什么区别？
在tensorflow的tf.nn.max_pool中，“SAME”和“VALID”填充有什么区别？ 我认为，“VALID”表示在进行最大池化时，边缘外部不会进行零填充。 根据用于深度学习的卷积算术指南，它说池操作中不会进行填充，即只需使用tensorflow的“VALID”。 但是，在t...
Keras输入说明：input_shape、units、batch_size、dim等。
对于任何Keras层（Layer类），有人能解释一下如何理解input_shape、units、dim等之间的区别吗？ 例如，文档说units指定层的输出形状。 在下面的神经网络图像中，“hidden layer1”有4个单元。这是否直接对应于Layer对象的units属性？还是Keras...
理解Keras中的LSTM
我正在尝试理解LSTMs的概念，并在Christopher Olah的这篇文章中找到了一些线索，该文章是用Keras实现的。我正在遵循Jason Brownlee撰写的Keras教程博客。我主要困惑的是： 将数据序列重新塑造为[samples, time steps, features] ...
如何在PyTorch中保存训练好的模型？
我该如何在PyTorch中保存已训练的模型？ 我已经阅读到： torch.save()/torch.load() 用于保存/加载可序列化对象。 model.state_dict()/model.load_state_dict() 用于保存/加载模型状态。
为什么我们需要在PyTorch中调用zero_grad()函数？
在训练期间为什么需要调用zero_grad()？| zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero.
如何解释机器学习模型的损失和准确度
当我使用Theano或Tensorflow训练神经网络时，它们会在每个epoch报告一个名为“loss”的变量。 我应该如何解释这个变量？更高的损失值是好还是坏，或者它对神经网络最终的性能（准确性）意味着什么？
如何在PyTorch中初始化权重？
如何通过He或Xavier初始化来初始化网络的权重和偏置？
在PyTorch中，model.eval()是什么意思？
何时应该使用.eval()？我知道这个函数可以让我“评估模型”。但我如何在训练时将其关闭？ 下面是一个使用.eval()的示例代码。