Halbert(^_^)
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OpenMMLab课程笔记Day1

监督学习与无监督学习的区别：前者需要人的经验，后者不需要，自己学习大量数据的结构和规律。

强化学习：如何和环境交互，获得最大收益。

深度神经网络

自适应梯度算法：根据梯度的历史幅度自动调整学习率（区分”学习重点“）

优化器：动量，将上一步的移动延续到本布，帮助逃离局部极小值与鞍点，环节随机梯度下降的波动

为了避免过拟合，我们设计了early stopping

卷积神经网络

分为卷积层，激活层，池化层，全连接层，（概率输出层（softmax函数））

卷积层的变形：边缘填充（padding），步长（stride），空洞（dilation）（其中dilation见下图）

OpenMMLab课程笔记Day1_第1张图片

pytorch简介

tensor库包括：

autograd自动求导，nn神经网络构建，optim优化器，utils.data，其中nn包括nn.Module（通用模型接口）和nn.functional（函数库）

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