计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量其中最重要的衡量CNN 模型所需的计算力就是flops：FLOPS： 注意全大写，是floating point operations persecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs： 注意s小写，是flo

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DeepMind神作Human-level control through deep reinforcement learning，其实也可以归为end-end，深度增强学习开山之作，值得学习：http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html。并且，神经网络可以很好地学习到特征的描述，之前需要人工设计的特征算

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本节是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。Dataset）是一个广泛用于文本分类任务的数据集，尤其是在新闻领域。该数据集是由AG’s Corpus of NewsArticles收集整理而来，包含了四个主要的类别：世界、体育、商业和科技为了完成本节内容，需要安装好torchtext与portalocker库定义TextClas

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而使用修正线性激活函数（ReLU）能够减少梯度爆炸发生的概率，对于隐藏层而言，使用修正线性激活函数（ReLU）是一个比较合适的激活函数，当然ReLU函数有许多变体，大家在实践过程中可以逐一使用以找到最合适的激活函数。如果梯度爆炸问题仍然发生，另外一个方法是对网络权重的大小进行校验，并对大权重的损失函数增添一项惩罚项，这也被称作权重正则化，常用的有L1（权重的绝对值和）正则化与L2（权重的绝对值平方

定义pipeline text_pipeline = lambda x : vocab(tokenizer(x)) label_pipeline = lambda x : int(x) - 1>> > # 可选 >> > text_pipeline('here is the an example') [ 475 , 21 , 2 , 30 , 5297 ] >> > label_pipeline(