梯度修剪 梯度修剪主要避免训练梯度爆炸的问题,一般来说使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了,但还是有必要理解下实现的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care ...
实现方式 以 Regularization为例,主要有两种实现方式 .手动累加 .借助于kernel regularizer 实例验证 View Code ...
2019-10-13 20:17 0 368 推荐指数:
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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 ...
以如下模型为例, 两个Dense层都带有regularizer,因此都有regularization loss项。 访问model.losses可以得到当前的regularization loss 当前状态下第一层和第二层的regularization loss分别 ...
上代码: 训练结果: ...
TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据。 预加载数据: 在TensorFlow图中 ...
file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考:tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数 learning rate,来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度,增加训练时间;学习率太大 ...
模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分:网络结构和参数值。 .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息。 查看 meta 文件中所有的操作信息: View ...
前面,我们在谈INSERT语句时,使用两种语句:INSERT…SELECT 和 INSERT…VALUES。 INSERT…SELECT可以使用子查询。因为在写SELECT时。 *** = ***,这就是子查询。 我们还以 ...