《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

Posted shiter

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了《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回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

以上是关于《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回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》:数据增强在计算机视觉中的作用-Data Augmentation

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》:使用 OpenCV对图像进行空间滤波

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》:基于scikit-learn 进行手写数字图片分类SVM

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》:直方图和强度变换 Histogram and Intensity Transformations

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》:使用 OpenCV对图像进行几何变换及数学变换Geometric Operations

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》:神经网络中的激活函数 ReLU vs Sigmoid