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深度学习入门之-PyTorch——逻辑回归

书中代码
逻辑回归处理的是分类问题，将低维特征映射到高维，在高维特征中找到分类线，面等。要找到这个分类标准，就要对映射权重进行寻优，逻辑回归运用的映射函数是sigmoid函数，需要寻优的参数个数=特征维数+1，即权重加偏置。
在原文代码的学习中有以下几点收获

  1. sigmoid函数的位置
    主函数要注意与封装好的损失函数中自带的sigmoid函数区别，不要重复写。

  2. loss是标量
    损失函数是标量才能backward,一般内置的损失函数会将一个batch中的所有损失求平均然后backward，不管怎么处理要注意它是标量；
    损失函数与优化器是两个部分，优化器需要用损失函数反向传播得到的梯度对需要更新的参数进行更新；
    同一个算法可以定义多个损失函数，然后叠加得到总的损失函数，最后只进行一步优化器更新即可

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