tensorflow2.0第2章 Tensorflow keras实战
本门课程的基础章节，详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神经网络、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现 ...
原文：tensorflow2.0学习——tensorflow-keras 归一化
一 归一化简介 在对数据进行预处理时，经常要用到归一化方法。 在深度学习中，将数据归一化到一个特定的范围能够在反向传播中获得更好的收敛。如果不进行数据标准化，有些特征 值很大 将会对损失函数影响更大，使得其他值比较小的特征的重要性降低。因此 数据标准化可以使得每个特征的重要性更加均衡。 公式表达为： 二 归一化实战 在这里我们可以将上一节所使用的的图像分类的代码，修改为有将数据归一化的代码，命名为 ...
2020-05-14 21:07 0 3230 推荐指数：
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