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Kaggle比赛—狗的品种识别(初)

在深度学习模型训练中,随着模型参数的迭代,损失函数也会不断变化。此时可画出图像以了解变化趋势。以Kaggle比赛狗的品种识别为例,针对动手学深度学习9.13.5的代码段,进行如下修改,略去重复代码:

MXNet深度学习笔记(二)

模型构造 上一篇中,模型构造是首先需构造Sequential实例,然后添加各层。MXNet还可以通过继承Block类来构造模型。 下面一个例子中,init函数声明带有模型参数的层,函数使用get_constant方法创建训练中不被迭代的参数,即常数参数。forward函数定义模型的前向计算,通过输入x最终返回输出内容。

MXNet深度学习笔记

本文以线性回归为例,展示MXNet以及Gluon的实现。 首先构造一个简单的数据集,其中features是训练数据特征,labels是标签。