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卷积神经网络可以没有池化层吗？: 2023-03-31; 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习算法，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。池化层（Pooling Layer）是CNN中常用的一种层次结构，可以降低数据的空间维度，提高模 ...

数据回归预测更适合用哪种神经网络模型？: 2023-03-31; 数据回归预测是指利用历史数据来预测未来数值的变化趋势。在现代科技时代，数据已经成为一种非常宝贵的资源。人们通过对大量数据的分析和处理，可以有效地预测未来趋势，并做出正确的决策。神经网络作为一种强大的 ...

卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？: 2023-03-30; 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种用于图像、音频等数据的深度学习模型。CNN中的卷积层(Convolutional Layer)是其中最重要的组成部分之一，它通过应用卷积核(Kernel)来提取图像中的特征。 ...

pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?: 2023-03-28; PyTorch是一种开源的机器学习框架，它提供了建立深度学习模型以及训练和评估这些模型所需的工具。在PyTorch中，我们可以使用自定义损失函数来优化模型。使用自定义损失函数时，我们需要确保能够对该损失进行反向传 ...

Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？: 2023-03-22; 在PyTorch中，多任务学习是一种广泛使用的技术。它允许我们训练一个模型，使其同时预测多个不同的输出。这些输出可以是不同的分类、回归或者其他形式的任务。在实现多任务学习时，最重要的问题之一是如何计算损失 ...

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