Machine Learning

[Machine Learning] NLLLoss 函式介紹與程式實作

NLLLoss 是一個常用於多分類（Multi-classes Classification）任務的 Loss function，其意義為將『Softmax』過後的機率值『取 Log』並將正確答案的『機率值』加總取平均。

如果我們有『切資料』的需求 —— 比如說將資料切成 Training data （訓練資料）以及 Test data （測試資料），我們便可以透過 Scikit-Learn 的 train_test_split() 這個函式來做到簡單的資料分割。

最近遇到了一個要進行『多標籤分類』(Multi-label Classification) 的任務，這才驚覺自己從來沒碰過這方面的模型。

最近在學習機器學習模型的時候經常會遇到這個報錯：

'Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False'

Word Embedding (詞嵌入) 是自然語言處理 (NLP) 當中經常會使用到的一種『技術』，其核心概念為『將文字轉成數值型態』。這有什麼好處呢？比如說在類神經網路的模型訓練當中，我們沒有辦法直接將『文字』帶入其中進行運算，畢竟類神經網路的基礎建立在神經元通過權重運算輸出結果。

需要事先聲明，這篇文章的教學是從： https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 這個網站所學習的。大家也可以直接去那個網站學習。

另外，這裡是開發員的 Github，我已經非常敬仰地獻上我的 Star XD

如果今天我們的電腦上有好的 GPU，那麼，我們通常都很希望這可以拿來進行深度學習。基本上安裝相關的環境並不複雜，通常第一次嘗試也只需要幾個小時就可以上手。

今天我將紀錄如何使用 DCGAN 來實做簡單的『生成圖片』模型。本來我想要用美味的點心圖片來示範（我確實地下載了五十萬張點心圖片），但奈何效果不怎麼好，最後還是用回了官方示範的 CelebA。

正如同大家所熟悉的那樣，torchvision 是 PyTorch 內專門用來處理圖片的模組 —— 那麼我今天要筆記的 torchaudio，便是 PyTorch 中專門用來處理『音訊』的模組。

Tanh，又稱為雙曲正切函數，基本的定義如下：