早停专题
【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制
一、实验内容 实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。 1.1 手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。 原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的
【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制
一、实验内容 实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。 1.1 手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。 原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。三个问题的