李沐深度学习损失函数

李沐是深度学习领域的知名专家，他在深度学习中使用了多种损失函数。其中，L2 Loss和L1 Loss是两种常见的损失函数。
1. L2 Loss，也称为均方误差（MSE），是指预测值与真实值之间的平方差的平均值。在深度学习中，L2 Loss通常用于回归问题，例如预测房价等。
2. L1 Loss，也称为绝对误差（MAE），是指预测值与真实值之间的绝对值的平均值。与L2 Loss相比，L1 Loss更加鲁棒，对于异常值的影响更小。在深度学习中，L1 Loss通常用于回归问题，例如预测医疗费用等。

此外，李沐还使用了其他损失函数，例如交叉熵损失函数等。不同的损失函数适用于不同的问题，选择合适的损失函数可以提高模型的性能。

相关问题

李沐深度学习softmax

softmax函数是深度学习中常用的一种激活函数，它将一个向量的元素进行归一化，使得每个元素的取值范围在0到1之间，并且所有元素的和为1。softmax函数的定义如下：

$$softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j}e^{x_j}}$$

其中，$x_i$表示输入向量中的第$i$个元素，$e$表示自然对数的底数。

softmax函数常用于多分类问题中，将模型的输出转化为各个类别的概率分布。在深度学习中，softmax函数通常作为输出层的激活函数，用来计算每个类别的概率。在训练过程中，我们可以使用交叉熵损失函数来度量预测结果与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来更新模型参数，从而实现模型的训练和优化。

需要注意的是，softmax函数对输入值较大的元素会放大，对较小的元素会压缩，因此在使用softmax函数时需要注意数值稳定性，避免数值溢出或者数值下溢。

李沐深度学习微调代码

你好！以下是一个示例代码，用于进行深度学习模型的微调（fine-tuning）：

import torch
import torchvision

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换全连接层
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=...)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 保存微调后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'fine_tuned_model.pth')

这是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行微调。你需要替换代码中的`path/to/train/dataset`为你自己的训练数据集的路径，并根据你的数据集进行相应的数据预处理操作。

当然，这只是一个基本的示例，实际的微调过程可能还需要考虑其他因素，如学习率调整、数据增强等。具体的微调策略会根据你的任务和数据集的特点而有所不同。希望对你有所帮助！