Tensorflow学习：（三）神经网络优化
一、完善常用概念和细节 1、神经元模型： 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x，用数学表达式即，但这样的结构不够完善。 完善的结构需要加上偏置，并加上激励函数。用数学公式表示为：。其中f为激励函数。 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成 ...
原文：tensorflow 基础学习四：神经网络优化算法
指数衰减法： 公式代码如下： 变量含义： decayed learning rate：每一轮优化时使用的学习率 learning rate：初始学习率 decay rate：衰减系数 decay steps：衰减速度，通常表示完整的使用一遍训练数据所需要的迭代论述 总训练样本数除以batch中的训练样本数 tensorflow中的tf.train.exponential decay函数实现了该功能 ...
2017-12-18 23:41 0 1374 推荐指数：
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