醋醋百科网

学习目标

1. 理解学习率衰减的作用：掌握学习率衰减如何帮助模型在训练后期更稳定地收敛。
2. 学习使用 torch.optim.lr_scheduler：在PyTorch中实现学习率调度器（如StepLR、CosineAnnealingLR）。

目标：在第12天的代码基础上，学习如何使用TensorBoard可视化训练过程中的损失和准确率，并通过打印中间结果进行调试。目标是掌握TensorBoard的基本使用方法，理解如何通过可视化监控模型性能，从而更好地调试和优化深度学习模型。

术语解释：

• TensorBoard

今天小编就为大家分享一篇PyTorch的自适应池化Adaptive Pooling实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧！

简介

自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层，在PyTorch的中有六种形式：

自适应最大池化Adaptive Max Pooling：