今天来讲下之前发的一篇极其简单的搭建网络的博客里的一些细节 前文传送门 之前的那个文章中,用Pytorch搭建优化器的代码如下: 一 SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法。就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不只有这一个,因为给你的训练计划可以使很多种,但是我们今天就介绍这一种方法。SGD方 ...
2019-10-27 20:59 0 557 推荐指数:
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来最大 ...
tf.keras 有很多内置的损失函数,具体可见官方文档,这里介绍一部分。 MSE、MAE、BinaryCrossentropy、CategoricalCrossentropy... 1 回归问题 1.1 均方误差 (MeanSquaredError,MSE) 这是最简单也是最常 ...
符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
√ 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 ...
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride、padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力。 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有:误差,偏差,Error,Cost,Loss,损失 ...
layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 ...