《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》:最小批梯度下降求解Logistic回归
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Logistic Regression With Mini-Batch Gradient Descent
Objective
- Represent your data as a Dataset object
- Create a Logistic Regression Model using PyTorch
- Set a Criterion to calculate Loss
- Create a Data Loader and set the Batch Size
- Create an Optimizer to update Model Parameters and set Learning Rate
- Train a Model
Table of Contents
In this lab, you will learn how to train a PyTorch Logistic Regression model using Mini-Batch Gradient Descent.
- Load Data
- Create the Model and Total Loss Function (Cost)
- Setting the Batch Size using a Data Loader
- Setting the Learning Rate
- Train the Model via Mini-Batch Gradient Descent
- Question
Estimated Time Needed: 30 min
Preparation
We’ll need the following libraries:
# Import the libra
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