http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...
Activation Functions 激活函数 tf.nn.relu features, name None max features, tf.nn.relu features, name None min max features, , tf.nn.softplus features, name None log exp features tf.nn.dropout x, keep prob ...
2019-08-08 11:02 0 805 推荐指数:
http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...
官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出。 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的。 x ...
tf.nn.dropout函数 定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南:层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出 ...
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数,可以轻松的实现交叉熵的计算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn ...
一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加 ...
注: 本文是作者的自我总结,主要作为个人总结记录, 欢迎大家批评,交流. https://zhouxiaowei1120.github.io/#blogs 大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想实现测试时的batchsize大小随意设置, 那么在训练时, 输入 ...
使用说明: 参数 keep_prob: 表示的是保留的比例,假设为0.8 则 20% 的数据变为0,然后其他的数据乘以 1/keep_prob;keep_prob 越大,保留的越多 ...
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍。 例如: import tensorflow as tf ...