ML参数及ResNet中Pre-activation和post-activation的区别
batch_size:多少个数据为一个批次进行梯度更新。
batch：以batch_size为单位，将数据集划分为多少个batch。batch=total size/batch_size
epoch:将整个数据集训练多少次。一般选择>1，因只输入网络一次不能很好的学习到特征。
shuffle：每个epoch是否乱序；
max_seq_len:tokenizer参数，若数据大于max_seq_len，直接截断；少于max_seq_len时，在输入网络时，会padding 0，进行数据的对齐
tqdm库：在电脑终端上显示进度，使代码进度可视化，用于for循环中。
辅助标记符[CLS]和[SEP]来表示句子的开始和分隔。
pytorch：数据读取Dataloader
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ResNet中Pre-activation和Post-activation的区别
其中pre和post是对于卷积操作来说的， 对于1,2,3是先进行卷积，故为post-activation
4,5为pre-activation模式；
shortcut可以理解为跨层连接，为了减轻随着网络深度的增加，模型性能降低的问题。
下采样（downsampling）可以用于减少模型参数，如DPCNN中，选取步长为2，大小为3的下采样，可以是特征图数据量减少一半。
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