想問(wèn)下JS散度的P1+P2肯定會(huì)和P1或P2有重疊盗胀，即JS散度中的兩個(gè)KL項(xiàng)內(nèi)都是有重疊的煞茫，為什么還會(huì)說(shuō)JS散度存在沒(méi)有重疊的問(wèn)題？
KL散度德召、JS散度受裹、Wassertein距離KL散度 KL散度又稱相對(duì)熵宿百，信息散度壁公，信息增益。KL散度是兩個(gè)概率分布P和Q差別的非對(duì)稱性的度量奈揍。在經(jīng)典境況下曲尸，P表示數(shù)據(jù)的真實(shí)分布，Q表示數(shù)據(jù)的理論分布男翰，模型分布另患。定義如...
請(qǐng)問(wèn)樓主pytorch用的是哪個(gè)版本租冠？本地測(cè)試“m.grad.data.zero_()”會(huì)報(bào)錯(cuò)“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'”
PyTorch中的backward注意：簡(jiǎn)書(shū)數(shù)學(xué)公式支持不好鹏倘，建議移步我的博客獲得更佳的閱讀體驗(yàn)。 接觸了PyTorch這么長(zhǎng)的時(shí)間顽爹，也玩了很多PyTorch的騷操作纤泵，都特別簡(jiǎn)單直觀地實(shí)現(xiàn)了，但是有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)...
"1.ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 從0到255的值映射到0到1的范圍內(nèi)，并轉(zhuǎn)化成Tensor格式肉渴。"numpy.ndarray轉(zhuǎn)化為Tensor公荧，應(yīng)該發(fā)生了從HWC的順序變?yōu)镃HW對(duì)嗎？
超簡(jiǎn)單同规！pytorch入門教程（四）：準(zhǔn)備圖片數(shù)據(jù)集在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前稚矿，我們必須有數(shù)據(jù)庸诱，作為資深伸手黨，必須知道以下幾個(gè)數(shù)據(jù)提供源： 一晤揣、CIFAR-10 CIFAR-10是多倫多大學(xué)提供的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)，圖片分辨率壓縮至32x3...
