这段Python代码定义了一个名为set_axes的函数，它的主要功能是对Matplotlib绘图时的坐标轴进行设置。函数定义与参数axes：代表Matplotlib的坐标轴对象，通过它能对坐标轴进行各类设置操作。xlabel：表示x轴的标签，也就是x轴的名称。ylabel：表示y轴的标签，即y轴的名称。xlim：是一个包含两个元素的元组或者列表，用来指定x轴的取值范围，例如(0, 10)。yli

功能：创建一个图像预处理的转换对象trans。是模块里的一个类，专门用于将 PIL（Python Imaging Library）图像或者 NumPy 数组（一般是uint8类型）转换为类型的张量。转换细节- 在转换过程中，会把图像的像素值归一化到[0.0, 1.0]范围。例如，原始图像像素值范围是[0, 255]，经过该转换后，像素值会除以 255，变成[0.0, 1.0]之间的浮点数。- 同时

回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。事实上，我们也对分类注册不注册通常，机器学习实践者用这个词来描述两个有微妙差别的问题：我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即属于哪个类别；我们希望得到“软性”类别，即得到属于每个类别的概率。这两者的界限往往很模糊。其中的一个原因是：即使我们只关心硬类别，我们仍然使用软类别的模型。

到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数。有人会认为初始化方案是理所当然的，忽略了如何做出这些选择的细节。甚至有人可能会觉得，初始化方案的选择并不是特别重要。相反，初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用，它对保持数值稳定性至关重要。此外，这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。。糟糕选择可能会导致我们在训练时遇到梯度爆炸或梯度消

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？例如，我们想要在患者的基因数据与痴呆状态之间寻找模式，其中标签是从集合{痴呆,轻度认知障碍,健康}\{\text{痴呆}, \text{轻度认知障碍}, \text{健康}\}{痴呆,轻度认知障碍,健康}中提取的。因为基因可以唯一确定每个个体（不考虑双胞胎），

我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。初始化模型参数[softmax回归的输出层是一个全连接层]。因此，为了实现我们的模型，我们只需在中添加一个带有10个输出的全连接层。同样，在这里并不是必要的，但它

前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，。然而，简单地丢弃特征对这项工作来说可能过于生

功能：创建一个图像预处理的转换对象trans。是模块里的一个类，专门用于将 PIL（Python Imaging Library）图像或者 NumPy 数组（一般是uint8类型）转换为类型的张量。转换细节- 在转换过程中，会把图像的像素值归一化到[0.0, 1.0]范围。例如，原始图像像素值范围是[0, 255]，经过该转换后，像素值会除以 255，变成[0.0, 1.0]之间的浮点数。- 同时

功能：创建一个图像预处理的转换对象trans。是模块里的一个类，专门用于将 PIL（Python Imaging Library）图像或者 NumPy 数组（一般是uint8类型）转换为类型的张量。转换细节- 在转换过程中，会把图像的像素值归一化到[0.0, 1.0]范围。例如，原始图像像素值范围是[0, 255]，经过该转换后，像素值会除以 255，变成[0.0, 1.0]之间的浮点数。- 同时

回忆一下块的介绍，这应该看起来很眼熟。下面的。