PyTorch 高级主题教程
在这篇教程中，我们将探讨 PyTorch 的高级主题，包括模型优化、数据增强、自定义层和损失函数等。以下是一些关键点：
模型优化
- Adam 优化器：Adam 优化器是一种自适应学习率的优化器，通常在训练深度学习模型时效果很好。
- 学习率调度器：学习率调度器可以帮助我们调整学习率，以适应不同的训练阶段。
数据增强
数据增强是一种常用的技术，可以提高模型的泛化能力。以下是一些常见的数据增强方法：
- 随机翻转：随机翻转图像的水平或垂直方向。
- 裁剪：随机裁剪图像的一部分。
- 旋转：随机旋转图像。
自定义层和损失函数
- 自定义层：PyTorch 允许我们创建自定义层，以适应特定的需求。
- 自定义损失函数：自定义损失函数可以让我们更好地适应特定的任务。
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