生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

主要介绍了如何在PyTorch中使用标签平滑正则化的问题，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isotonic regression法能够对模型进行校准。但是有没有一种方法可以同时解决过拟合和模型过度自信呢? 标签平滑也许可以。它是一种去改变目标变量的正则化技术，能使模型的预测结果不再仅为一个确定值。