9李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））简洁实现

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 超参数
batch_size = 256
# 数据
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

# 模型
# pytorch不会调整input的形状
# 定义展平层（flatten）保留第0维，展开其他维度为1个向量，保留样本数，展开28*28=784，先展平再输入
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))

# 初始化参数
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

# 应用到net中
net.apply(init_weights)

Sequential(
  (0): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
  (1): Linear(in_features=784, out_features=10, bias=True)
)

# 损失函数
loss = nn.CrossEntropyLoss()

# 优化算法 以一定的学习率去学习 更新参数
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)

# 开始训练
num_epochs = 10
# todo(训练的结果曲线没有 train loss)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

query

softmax中含有指数exp

• 答：exp指数难以逼近0或1

softlabel应用于为了解决softmax的问题

• 答：将正确类别记为0.9（原来认为是1），错误类别记为0.1/n（原来认为是0）。最后使用softmax可以完全拟合。在图片分类任务中默认会使用的trick

logistic回归

• 答：二分类问题，其实只对正1代表类别做预测或负1代表类别做预测

交叉熵，相对熵

• 答：相对熵，不好算

类别不平衡

• 答：关心每个类别的数据量更有效，数据量都足够就行了

似然函数，最大似然估计？todo

• 答：最小化损失=最大化似然函数（最相似）
• 答：数据和模型给定的情况下，调整模型参数，使得模型与数据最贴合，最相似

排序回归（ranking）可以使用softmax吗

• 答：可以，效果不会差，关键是数据

方差参数初始化

• 答：方差在深度神经网络中是有讲究的

batch_size

• 答：不同大小在，在CPU上没有大的区别，在GPU上有大区别，GPU的核心数多

net.eval()：模型设置为评估模式

• 答：提高模型评估时的性能

测试精度先上升再下降是过拟合？

• 答：很可能是过拟合了