tensorflow2.0——动量,动态学习率,Dropout


动量是指在原来的梯度下降基础上,将现在的梯度方向与历史梯度方向融合,根据超参数调节权值,让梯度更缓和并且有可能跳出局部极小值

 

代码实现:

  

 

 

学习率的动态改变:

 

 Dropout 丢弃一些参数,简化模型,减轻过拟合:

  

 

 因为训练时才需要dropout,所以要区分train还是test(val也属于test)

  

 

 

   

 


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