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 ...
原文：Tensorflow学习：（三）神经网络优化
一 完善常用概念和细节 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函数，用 tf.nn.relu 表示 sigmoid函数，用 ...
2018-08-29 21:51 3 3294 推荐指数：
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