原文:神经网络中的优化器 (tensorflow2.0)

在定义了损失函数之后,需要通过优化器来寻找最小损失,下面介绍一些常见的优化方法。 BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam 梯度下降法 Gradient Descent,GD . 批量梯度下降法 Batch Gradient Descent,BGD BGD 是梯度下降法最基础的形式,每次迭代更新中使用所 ...

2020-07-29 17:42 0 3830 推荐指数:

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TensorFlow2.0学习(7)---卷积神经网络

来自书籍:TensorFlow深度学习 一、卷积神经网络 1、卷积层 卷积核:kernel 步长:stride 填充:padding padding = same:如步长=2,卷积核扫描结束后还剩 1 个元素,不够卷积核扫描了,这个时候就在后面补 1 个零,补完 ...

Fri Mar 27 04:05:00 CST 2020 0 676
Tensorflow2.0学习(5)---神经网络训练过程

来自书籍:TensorFlow深度学习 一、神经网络介绍 1、全连接层(前向传播) (1)张量方式实现:tf.matmul (2)层方式实现: ① layers.Dense(输出节点数,激活函数),输入节点数函数自动获取 fc.kernel:获取权值 ...

Thu Mar 26 01:34:00 CST 2020 0 1551
Tensorflow2.0与Keras搭建个性化神经网络模型

  Keras是基于Tensorflow(以前还可以基于别的底层张量库,现在已并入TF)的高层API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层(全连接层、卷积层、循环层等),以及简洁的迭代模型的接口,让我们能在模型层面写代码,从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。   但是,当我们有了全新 ...

Fri Aug 21 07:51:00 CST 2020 0 1626
tensorflow2.0——鸢尾花分类实操(神经网络伪代码)

一、实操   下面进行的模型训练为伪代码,一般用tensorflow不会用到这种方式来训练模型,这个只是用来作为对上一篇常用函数的使用,方便熟悉代码以及训练时梯度是如何计算的。 输出结果: ...

Wed Nov 18 04:13:00 CST 2020 0 465
TensorFlow2.0——Sequential模型与函数式API构建神经网络结构

一、数据集与模型的介绍   数据集的来源是Fashion MNIST数据集,Fashion MNIST是衣物图数据,该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。我们用这个数据构建一个神经网络模型,并训练它,模型的结构为input=784,layer1=128,output=10 ...

Thu Nov 19 02:18:00 CST 2020 0 589
tensorflow2.0优化optimizers

机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别。火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊。 机器学习也是一样,模型 ...

Mon Apr 13 18:52:00 CST 2020 0 2735
TensorFlow 2.0 搭建神经网络(扩展)

以下内容主要用于完善上节六步法搭建神经网络的功能, import train, test  <数据增强> model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit  <断点续训> ...

Mon Aug 03 07:32:00 CST 2020 0 806
TensorFlow 2.0 快速搭建神经网络

tf.keras 是 TensorFlow2 引入的高度封装框架,可以快速搭建神经网络模型。下面介绍一些常用API,更多内容可以参考官方文档:tensorflow 1 tf.keras 搭建神经网络六步法 import train, test model ...

Sun Aug 02 06:37:00 CST 2020 0 2382
 
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