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RSS订阅原创 auc,acc,mae,rmse这四项指标对predict和label的形状以及数据类型的要求
在使用这些指标进行计算时，确保预测值和真实标签的形状和数据类型满足上述要求，以获得正确的结果。通常情况下，库函数（如Scikit-Learn或PyTorch内置的函数）会在内部处理这些要求，但在自定义计算时需要注意这些细节。
2023-08-25 14:58:44
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原创 在深度学习代码中经常会遇到nn.和 torch.。有什么区别呢？比如说，nn.Sigmoid()和torch.sigmoid()
在 PyTorch 中，nn 和 torch 是两个相关但不同的模块。下面我会解释它们之间的区别，以及以 nn.Sigmoid() 和 torch.sigmoid() 为例进行说明。
2023-08-25 14:44:26
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原创 nn.CrossEntropyLoss与F.binary_cross_entropy_with_logits 的区别
nn.CrossEntropyLoss 适用于多类别分类问题，输入是 logits，目标是类别索引，适用于多类别情况。F.binary_cross_entropy_with_logits 适用于二分类问题，输入是 logits，目标是二进制标签，适用于二分类情况。
2023-08-25 14:37:01
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空空如也
知识追踪领域的知识状态可视化热力图
2024-03-22
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