在线生成个人网站免费,外贸流程和专业知识点,酒店宾馆型网站开发,黄石公司做网站文章目录 ✅ 实际降维过程中需要考虑的关键点#x1f6e0; 推荐降维结构#xff08;改进版本#xff09;#x1f50d; 降维设计的平衡原则#xff1a;#x1f4cc; 常用 PyTorch 降维相关模块对照表#xff1a; 在实际的应用过程中#xff0c;我们需要考虑到不同的模块… 文章目录 ✅ 实际降维过程中需要考虑的关键点 推荐降维结构改进版本 降维设计的平衡原则 常用 PyTorch 降维相关模块对照表 在实际的应用过程中我们需要考虑到不同的模块之间维度匹配的问题当考虑从这个高维度转换到低维度的时候我们就需要进行降维但是实际的降维过程中需要考虑不能丢失太多的信息不然这样的降维是没有意义的
现在的代码中
# 改进 fc_reduce增加一个中间层和 Tanh 激活函数
self.fc_reduce nn.Sequential(nn.Linear(512, 64), # 512维特征 - 64维nn.Tanh(), # 使用 Tanh 激活函数输出范围在 [-1, 1]nn.Linear(64, num_qubits) # 64维 - num_qubits 维
)这是一个典型的 逐步降维dimensionality reduction 操作为后续的量子处理做准备。你关心的问题是 ✅ 实际降维过程中需要考虑的关键点
方面说明对应 PyTorch 函数保留特征信息降维不能太激进否则丢失语义使用更宽的中间层 激活函数如 Linear(512→128→64→num_qubits)非线性转换帮助网络学习复杂特征关系nn.ReLU(), nn.Tanh(), nn.GELU()激活函数范围控制为量子电路提供合适的输入范围如 [-π, π]nn.Tanh() 输出 [-1, 1]后续可乘上常数正则化抖动防止过拟合、小批次扰动敏感nn.Dropout(p)通常加在激活后稳定性防止训练不稳定、梯度爆炸或消失nn.BatchNorm1d(), nn.LayerNorm()用于规范化平滑映射避免量子输入突变学习“平滑”特征向量nn.Tanh() / nn.Sigmoid() 考虑连续性比 ReLU 更强 推荐降维结构改进版本
比如你现在是
nn.Linear(512 → 64) → Tanh → Linear(64 → num_qubits)你可以改成
self.fc_reduce nn.Sequential(nn.Linear(512, 256),nn.BatchNorm1d(256), # 可选加速收敛稳定训练nn.ReLU(),nn.Dropout(0.3), # 可选增加泛化能力nn.Linear(256, 64),nn.Tanh(), # 保证输出范围为 [-1, 1]nn.Linear(64, num_qubits)
)降维设计的平衡原则 降得慢不要直接从 512 降到 4容易丢信息 非线性丰富每一层后建议加激活函数 结构模块化逐步降维更稳定⚖️ 输出范围可控量子输入建议在 [-1, 1] 或 [0, π]要控制映射函数 Dropout适度使用0.20.4 常见于小样本训练中 BatchNorm 在小 batch 下慎用你若 batch 很小用 LayerNorm 替代可能更好。 常用 PyTorch 降维相关模块对照表
功能PyTorch 模块全连接层nn.Linear(in_features, out_features)激活函数nn.ReLU(), nn.Tanh(), nn.Sigmoid(), nn.GELU()Dropoutnn.Dropout(p0.3)归一化nn.BatchNorm1d(num_features) or nn.LayerNorm(normalized_shape)
