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1/2
PyTorch
激
活
函
数
、
损
失
函
数
、
优
化
器
谢
TS
已
于
2023-07-13 20:49:13
修
改
原
⽂
链
接
:
https://xiets.blog.csdn.net/article/details/131711327
版
权
声
明
:
原
创
⽂
章禁
⽌
转载
专
栏
⽬
录
:
PyTorch
专
栏
(
总
⽬
录
)
PyTorch
相
关
⽹
站
:
PyTorch
官
⽹
:
https://pytorch.org/
PyTorch API
:
https://pytorch.org/docs/stable/torch.html
1.
激
活
函
数
在
没
有
使
⽤
激
活
函
数
时
,
多
个
线
性
模
型
叠
加
的
神
经⽹络
模
型
,
从
总
体
上
看
,
其
神
经⽹络
模
型
仍
然
是
线
性
模
型
。
在
实
际
数据
中
,
⼤多
数数据
都
不
是
线
性
的
,
⽽
是
⾮
线
性
的
。
⾮
线
性
意
味
着
神
经⽹络
拟
合
的
函
数
并
⾮
是
简
单
的直
线
或
平
⾯
,
⽽
是更
加
复
杂
的
曲
线
或
曲
⾯
。
激
活
函
数
的
出
现
就
是
要让
神
经⽹络
模
型
可
以
拟
合
复
杂
的
⾮
线
性
函
数
。
激
活
函
数
是
⼀个
⾮
常
简
单
的
⾮
线
性
函
数
,
只
要
把
多
个
神
经⽹络
层
的
输
出
应
⽤
激
活
函
数
,
神
经⽹络
就
具
有
拟
合
复
杂
⾮
线
性
函
数
的
强
⼤
能
⼒
。
常
⽤
的
激
活
函
数
:
ReLU
:
Rectified Linear Unit
,
线
性
整
流
函
数
,
函
数
公
式
为
relu(x) = max(0, x)
,
即
⼩
于
x < 0
时
为
0
,
x >= 0
时
为
x
,
通
常
⽤
于
拟
合
⾮
线
性
模
型
。
sigmoid
:
S
型
函
数
,
函
数
值
范
围
为
(0, 1)
,
即
将
⼀
组
变
量
映
射
到
0 ~ 1
之
间
(⼀
组
变
量
对
应
的
输
出
的
和
为
1
),⼀
般
⽤
于
逻辑
回
归
(
⼆
元分
类
)
。
softmax
:
Softmax
回
归
激
活
函
数
(
sigmoid
函
数
的
拓
展
),
函
数
可
以
输
⼊
n
个
值
,
然
后
输
出
n
个
(0, 1)
之
间
的
值
(
n
个
输
出
的
和
为
1
),⼀
般
⽤
于
多
元分
类
。
tanh
:
双
曲
正
切
,
函
数
值
范
围
为
(-1, 1)
。
Maxout
:
可
学
习
的
激
活
函
数
(
⾮
固
定
⽅
程
)
。
2.
损
失
函
数
损
失
函
数
⽤
于
衡
量
预
测
值
与
实
际
值
之
间
的
差
距
,
差
距
(
损
失
值
)
越
⼩
,
说
明
模
型
越
成
功
。
PyTorch
深
度
学
习
/…
专
栏
收
录
该
内
容
9
篇
⽂
章
1000
订
阅
内
容
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源
:
csdn.net
作
者
昵
称
:
谢
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