就整體而言，對比加入正則化和未加入正則化的模型，訓練輸出的loss和accuracy資訊，我們可以發現，加入正則化後，loss下降的速度會變慢，準確率accuracy的上公升速度會變慢，並且未加入正則化模型的loss和accuracy的浮動比較大（或者方差比較大），而加入正則化的模型訓練loss和accuracy，表現的比較平滑。並且隨著正則化的權重lambda越大，表現的更加平滑。這其實就是正則化的對模型的懲罰作用，通過正則化可以使得模型表現的更加平滑，即通過正則化可以有效解決模型過擬合的問題。深度學習中的正則化（regularization））
pytorch實現l2和l1正則化regularization的方法
深度學習過擬合解決方案（pytorch相關方案實現）
死鎖了，怎麼辦？
早晨，迷糊的兩個室友乙個拿了牙膏，乙個拿了牙刷。兩個人同時，想拿到對方的東西，好在乙個室友發現自己拿錯了，相視一笑，說句調侃的話，就完事啦。如果在計算機中，只用一套牙膏牙刷。此時兩個程序，迴圈等待，便構成了死鎖。聽老師說這是個很嚴肅的問題，我們要認真對待 嚴肅臉 那麼死鎖了，怎麼辦呢？老師說，書上都...
失戀了怎麼辦？
蘇格拉底 孩子，為什麼悲傷？失戀者 我失戀了。蘇格拉底 哦，這很正常。如果失戀了沒有悲傷，戀愛大概也就沒有什麼味道了。可是，年輕人，我怎麼發現你對失戀的投入甚至比你對戀愛的投入還要傾心呢？失戀者 到手的葡萄給丟了，這份遺憾，這份失落，您非個中人，怎知其中的酸楚啊。蘇格拉底 丟了就丟了，何不繼續向前走...
焦慮了怎麼辦？
閱讀本文大概需要 3 分鐘。最近節奏有點亂了，沒有鍛鍊身體，精神狀態也很疲憊，今天差點食言沒有發文，要求自己每週一次更新頻率並不高，為什麼還是做不好呢？我反思了下，可能是慾望，什麼事情都想做一下，好幾個事情都列入了代辦事項，每天忙的似乎很充實，實則內心非常的空虛 焦慮，無法進入心流狀態，自然效率低下...