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我正在用Pytorch解决一个线性回归问题。我使用的数据集是Kaggle的房价。在训练模型时，我发现损失并没有减少。它显示出一种不稳定的模式。这是我在100个时期后得到的损失： Epoch [10/100], Loss: 222273830912.0000Epoch
浏览 55提问于2020-07-12得票数 1
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我试图实现一个简单的演示，得到一个多项式回归，但线性模型的损失没有减少。如果我每次训练模型一个样本(批处理大小= 1)，它可以很好地工作。但是，当我一次给模型提供很多样本时，损失会增加，并得到inf。(x, dtype=torch.float32)))plt.scatter(x_one, y_hat.data, c='red')损失
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
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据我所知，岭回归只是有一个优化问题的损失函数加上正则化项(L2范数在岭的情况下)。但是，我不确定损失函数是否可以用非线性函数来描述，还是需要是线性的。在这种情况下，如果损失函数需要是线性的，那么据我所理解的岭回归，只是执行线性回归加上L2-范数的正则化。如果我错了，请纠正我。
浏览 0提问于2020-03-13得票数 8
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我开始使用Pytorch，目前正在做一个项目，我正在使用一个简单的前馈神经网络进行线性回归。问题是，我在Pytorch中找不到任何可以让我获得Keras或SKlearn中线性回归模型的准确性的东西。我在Pytorch的文档和官方网站上搜索了一下，但什么也没找到。这个API似乎不存在于Pytorch中。我知道我可以在训练过程中观察损失，或者我可以简单地获得测试损失，根据它我可以知道损失</em
浏览 16提问于2019-10-06得票数 1
我读过许多关于如何使用PyTorch对数据集进行回归的教程，例如，使用由几个线性图层和均方误差损失组成的模型。 好吧，假设我知道函数F依赖于变量x和一些未知参数(p_j: j=0，...因此，我的问题是已知数据{x_i，y_i}_i<=N的经典最小化 Min_{ {p_j} } Sum_i (F(x_i;{p_j}) - y_i)^2 我想知道我是否可以使用PyTorch优化器，如果可以
浏览 14提问于2020-01-13得票数 0
我正在学习如何使用Tensorflow，下面的一个例子建立了一个模型来执行方程y=mx+c的线性回归，我生成了一个1999年样本的csv文件，以及一个可以改变归一化(on / off)、层数、节点数和历元数的模型归一化层节点历元起始损耗终点损失精度真实1 200 50 0.5963 0.4347 0真实10loss_weights:1.0模型："LRmodel“
层(类型)输出形状Param
浏览 0提问于2020-12-31得票数 1
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我知道线性回归做“回归”，logistic回归做“分类”。当我们实现这两种方法时，我能注意到的唯一不同是损失函数:线性回归使用均方误差这样的损失函数，logistic使用交叉熵。
浏览 0提问于2018-09-14得票数 1
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我刚开始使用包和PyTorch的BERT。我需要的是一个分类器，在顶部有一个softmax层，这样我就可以进行5路分类。令人困惑的是，变压器包中似乎有两个相关的选项：和。我不确定这类是否只适用于2类分类(即logistic回归)。
具有顺序分类/回归头的Bert模型转换器顶部(集合输出顶部的线性层)，例如用于胶水任务。Label (torch.LongTensor of shape (batch_size，)，可选，默认为None) -用于计算序列分类/回归
浏览 5提问于2020-03-10得票数 17
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根据我的理解，线性回归被用来预测一个基于输入的输出，它使用一个线性方程来最优地拟合一些输入数据。利用损失函数对输入数据选择最佳拟合线性方程。通过模拟y= mx +b中m和b的值，可以找到具有梯度下降的最优线性方程组。
我的问题是，梯度下降总是找到线性回归的全局最小损失吗？这个问题的一个扩展是，对前一个问题的答案不取决于所使用的损失函数吗？此外，当我们在m，b的图上使用梯度下降以及损失函数的值
浏览 0提问于2021-10-04得票数 2
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我是PyTorch的新手，我想要实现线性回归，部分是用PyTorch，一部分是靠我自己。我想使用平方特性进行回归：x = torch.tensor([1,2,3,4,5]) print(f'Iteration {i}: The weight is:\n{w.detach().numpy()}\nThe loss is:{l}
浏览 4提问于2021-02-10得票数 2
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因此，我从Pytorch开始，并尝试从一个简单的线性回归示例开始。实际上，我用Pytorch实现了一个简单的线性回归来计算方程2*x+1，但是损失停留在120，梯度下降有一个问题，因为它不会收敛到一个小的损失值。loss.backward() print(f"epoch: {e} and loss= {loss}") 期望输出是一个小的损失<
浏览 20提问于2019-09-05得票数 0
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scikit学习的SGDClassifier将其定义为“线性分类器(支持向量机、logistic回归等)和SGD训练。”我从这里了解到，任何线性分类器都可以在这里使用。我想知道，我们如何定义一个特定的线性分类器，用于SGDClassifier的情况。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
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对损失函数执行梯度下降，使用这些权重来获得新的权重。
所以，我想弄清楚BackPropagation对损失函数是否做了比梯度下降更多的事情。如果没有，为什么只在神经网络中引用，为什么不引用GLMs (广义线性模型)。他们似乎都在做同样的事-我可能错过了什么？
浏览 11提问于2016-06-28得票数 4
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在我的数据集X中，我有两个连续变量a, b和两个布尔变量c, d，总共有4列。我有一个由两个连续变量A, B和一个布尔变量C组成的多维目标y。 我想训练一个关于X列的模型来预测y的列。然而，在X上尝试了LinearRegression后，它的性能并不是很好(我的变量变化了几个数量级，我必须应用适当的转换来获得对数，在这里我不会深入讨论太多细节)。我想我需要在布尔列上使用LogisticRegression。 我真正想做的是将连续变量上的LinearRegression和布尔变量上的LogisticRegression合并到一个管道中。注意，y的所有列都依赖于X的所有列，所以我不能简单地单独训
浏览 18提问于2019-12-06得票数 2
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当我学习Logistic回归时，我们用负对数似然法对参数w进行优化。有一种说法是：，当训练样本线性分离时，最优w的大小可以达到无穷大。
浏览 2提问于2014-09-20得票数 1
我有点困惑，为什么评分函数，即$f(X，W)$被选择为$W，X$，而他们谈论的是这中的Softmax和SVM损失。
他们不能用Softmax分类器或SVM分类器来解释损失吗？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 2
以前的开发人员应用神经网络，并给我损失的结果，均方误差和最小均方误差。如何将这些结果与我的模型(线性回归)进行比较？我可以计算MSE和MAE，但什么是损失？
浏览 43提问于2020-08-06得票数 2
当使用XGB回归和高度倾斜的数据集时，哪个损失函数是最好的损失函数？
数据的偏度很高。我使用了带有线性回归目标函数的XGBoost (但数据被转换成日志空间)。它的性能优于使用伽马目标函数。
浏览 0提问于2020-06-04得票数 2
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我想训练一个多类别的分类器，用Pytorch。
就像。线性层输出的指数，这实际上是逻辑(日志
浏览 2提问于2020-12-22得票数 3
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什么是体重衰减？
、、、
在浏览网站上的时，我看到了一段让我有点困惑的段落：
训练网络进行N维分类的常用方法是多项式logistic回归。softmax回归Softmax回归将一个softmax非线性应用于网络的输出，并计算归一化预测和标签的1-热编码之间的交叉熵。对于正则化，我们还将通常的质量衰减损失应用于所有学习变量。模型的目标函数是交叉熵损失和所有这些重量衰减项之和，由损失()函数返回。我在论坛上读过一些关于什么是重量衰减的答案，我可以说，它被用于正则
浏览 14提问于2017-08-07得票数 2
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