如何从0开始设计一个MLP
如何从0开始设计一个MLP
平常我们在复现论文、搭建模型时,经常会遇到多层感知机(MLP)。很多时候我们只是照搬代码,却很少思考:MLP的结构是怎么设计的?各层顺序有什么讲究?超参数该如何确定?又该如何根据自身任务场景优化模型、判断某一层是否必要?今天就结合一个具体的PyTorch MLP示例,一步步拆解从设计、调参到优化的全流程。
机器学习常用激活函数及其选型
机器学习常用激活函数及其选型
本文按照激活函数的发展脉络,对深度学习中常用的激活函数进行了系统整理,涵盖其数学公式、取值范围、核心特点、PyTorch公式级实现代码、适用场景、出现背景(解决的具体问题)以及计算复杂度和参数情况等信息。通过这种方式,可以从工程和理论两个角度快速理解不同激活函数的设计动机与应用差异,帮助在实际模型设计(如推荐系统、CV、LLM 等)中进行合理选型。
主流Serverless平台免费额度 良心大PK
主流Serverless平台免费额度 良心大PK
近些年Edge Serverless(或 Edge Compute / Edge Functions)平台越来越多,从AWS Lambda, Azure Functions,到“大善人”的 Cloudflare Workers,几乎成了做轻量后端、API、中转服务时最佳实践。 那么,哪个 Serverless 平台免费额度最良心?、是否够个人/小型项目使用?、如果后续项目扩张,将怎么收费? 这篇文章就简单整理一下目前几个主流平台——Cloudflare Workers、AWS Lambda 和 Azure Functions 的免费额度情况,给准备上手或正在对比的平台一个参考。