本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务。
编辑器:spyder
1.引入相应的包及生成伪数据
import torch
import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具
from torch.autograd import Variable
# 生成伪数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim =
pytorch学习笔记(十五)————Early Stop,Dropout,SGD目录Early StopDropoutSGD随机梯度下降
目录
Early Stop
(1)Early Stop的概念
Early Stop的概念非常简单,在我们一般训练中,经常由于过拟合导致在训练集上的效果好,而在测试集上的效果非常差。因此我们可以让训练提前停止,在测试集上达到最好的效果时候就停止训练,而不是等到在训练集上饱和在停止,这个操作就叫做Early Stop。
(2)Early Stop的过程
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