Regularization techniques in Pytorch | Quick Walkthrough | Tutorial for Beginners
We look at how to use 5 different regularization techniques in Pytorch. The idea is to provide a practical code walkthrough for the viewer to start working with Pytorch for beginners.
List of regularization techniques discussed in the video are:
1. Batch Normalisation
2. Dropout layer
3. L2 regularisation (weight_decay)
4. Early Stopping
5. Data Augmentation
Notebook on Github: https://github.com/harsh1kumar/learni...
Kaggle Competition/Data Source: https://www.kaggle.com/c/santander-cu...
Credits for Data Augmentation Image: https://www.datacamp.com/tutorial/com...
Timestamp:
00:00 - Intro
00:32 - Get data, preprocess, helper function
02:04 - Batch Normalisation
03:18 - Dropout layer
04:11 - L2 regularisation (weight_decay)
04:34 - Early Stopping
06:36 - Data Augmentation
08:15 - Outro
Sur cette page du site, vous pouvez voir la vidéo en ligne Regularization techniques in Pytorch | Quick Walkthrough | Tutorial for Beginners durée heure minute seconde en bonne qualité , qui a été Téléchargé par l'utilisateur Harsh Kumar 12 janvier 2024, Partagez le lien avec vos amis et connaissances, sur youtube cette vidéo a déjà été regardée 391 fois et il a aimé 16 téléspectateurs. Bon visionnage!
