图像增广

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computer-vision/image-augmentation.html

若出现报错certificate verify failed: certificate has expired,在代码前添加
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
即可解决
原文出处:https://blog.csdn.net/weixin_41870042/article/details/120752564

为什么反向传播是用 l.sum().backward(),而第三章3.6用的是 l.mean().backward(),损失函数都是 nn.CrossEntropyLoss()啊

这里的损失函数用的也是交叉熵损失吧 sum和mean在backward的时候应该不会影响到最终结果吧

image

请问这一节中net在多个gpu上设置模型,为什么还要转移到GPU0上?但是在12.6节上却没有转移??转移到GPU0上的目的是什么?

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需要科学上网吧。。。。。。。。。。。。。。。

使用图像增广的结果:loss 0.181, train acc 0.937, test acc 0.835
不使用图像增广的结果:loss 0.086, train acc 0.971, test acc 0.824
对比可以看出,使用图像增广时,train acc更小,而 test acc更大,train loss 更小,这说明图像增广减轻了过拟合

请问老哥搞清楚为什么了吗,我同样有此疑问