deep learning loss总结
softmax使用的，通过softmax操作得到每个类别的概率值，然后计算loss。 softmax函数为 ...
原文：Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结
一.疑问 这几天一直纠结于一个问题: 同样的代码,为什么在keras的 . . 版本中,拟合得比较好,也没有过拟合,验证集准确率一直高于训练准确率. 但是在换到keras的 . . 版本中的时候,就过拟合了,验证误差一直高于训练误差 二.答案 今天终于发现原因了,原来是这两个版本的keras的optimezer实现不一样,但是它们的默认参数是一样的,因为我代码中用的是adam方法优化,下面就以op ...
2017-02-22 16:25 0 5419 推荐指数：
相关推荐
[Deep-Learning-with-Python]基于Keras的房价预测
预测房价：回归问题 回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。 波士顿房价数据集 通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。数据集只有506条 ...
[ Deep Learning ] Keras & TensorFlow安装依赖包
OS：Mac Python：3.6 一、先安装Keras，再安装TensorFlow 1. 安装Keras 2. 安装TensorFlow 二、仅安装TensorFlow 注意：查询命令：pip list --format=columns ...
Deep Learning 优化方法总结
Stochastic Gradient Descent (SGD) SGD的参数 在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数: Learning Rate 学习率 Weight Decay 权值衰减 Momentum 动量 Learning ...
How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras
Hyperparameter optimization is a big part of deep learning. The reason is that neural networks are notoriously difficult to configure ...
Deep Learning基础--各个损失函数的总结与比较
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验 ...
转【面向代码】学习 Deep Learning（二）Deep Belief Nets(DBNs)
【面向代码】学习 Deep Learning（二）Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分类： 机器学习2013-07-24 11:50 517人阅读 评论(5) 收藏 举报 ...
《DEEP LEARNING》
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、为什么需要深度学习 1.2 简单的机器学习算法对数据表示的依赖 1.3 深度学习的历史趋势 最早的人 ...