TensorFlow实现与优化深度神经网络
TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow ...
原文：tensorflow(2):神经网络优化(loss,learning_rate)
案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小 利润大 ,假设销量是y , 影响销量的有两个因素x , x ,需要预先采集数据,每日的x ,x 和销量y , 拟造数据集X,Y , 假设y x x ,为了更真实加一个噪声 . . .loss优化 上述例子中, loss函数是均方和, 但是实际中,预测的销量 即要准备的产量y 与真实的销量y 之间的差异导致的损失 取决于 生产成本cost ...
2018-04-29 19:39 0 3682 推荐指数：
相关推荐
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 ...
tensorflow(3):神经网络优化(ema,regularization)
1.指数滑动平均 (ema) 描述滑动平均: with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]) 将计算滑动平均与 训练过程绑在一起运 ...
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 ...
Tensorflow 笔记: 神经网络优化-损失函数
√ 神经元模型： 用数学公式表示为： 𝐟(∑xw +b)， ， f 为激活函数。 神经网络 是 以神经元为基本单元构成的.√ 激活函数： 引入 非线性 激 活因素，提高模型表达力 常用的激活 函数有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函数 relu ...
Tensorflow 笔记：神经网络优化 （第四讲）
Tensorflow 笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为： f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh ...
神经网络中的优化器 (tensorflow2.0)
在定义了损失函数之后，需要通过优化器来寻找最小损失，下面介绍一些常见的优化方法。 (BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent，GD) 1.1 ...
神经网络训练中的train loss, test loss问题
1.train loss 不断下降，dev（或test） loss不断下降：说明网络仍在学习。 2.train loss 不断下降，dev（或test） loss趋于不变：说明网络过拟合。 3.train loss 趋于不变，dev（或test） loss不断下降：说明数据集100%有问题 ...