原文:tensorflow2知识总结---7、dropout抑制过拟合实例

tensorflow 知识总结 dropout抑制过拟合实例 一 总结 一句话总结: 操作非常简单,直接增加dropout层即可:model.add tf.keras.layers.Dropout . 二 dropout抑制过拟合实例 博客对应课程的视频位置: In : In : In : In : Out : In : Out : ...

2020-07-28 21:55 0 533 推荐指数:

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tensorflow2知识总结(杂)---3、如何提高网络的拟合能力

tensorflow2知识总结(杂)---3、如何提高网络的拟合能力 一、总结 一句话总结: 1、增加层(增加层的效果比增加隐藏神经元的效果好) 2、增加隐藏神经元个数 1、什么是网络容量 及相关? a、网络容量可以认为与网络中的可训练参数成正比 b、网络中的神经单元数越多 ...

Tue Jul 28 15:22:00 CST 2020 0 497
tensorflow2知识总结---5、softmax多分类

tensorflow2知识总结---5、softmax多分类 一、总结 一句话总结: softmax多分类适用于神经网络输出层是一个多分类的输出的情况 1、tensorflow的输出层注意? 如果输出层是一个连续的数字,就不进行其它操作,直接输出 如果输出层是一个二分类(是和否 ...

Sat Jul 25 02:51:00 CST 2020 0 696
tensorflow2的差异总结

主要将模型的搭建移植到keras,参照上一篇博客。 新的差异主要如下: 1. 之前我们可以初始化一个tensor,可以通过tf.nn,或者tf.layers模块,有些模块中出现了重复的片段,因此新的版本保留的前提下, 引入了一个新的tensorflow.keras.layers全新的模块 ...

Wed Dec 16 04:34:00 CST 2020 0 454
关于 Dropout 防止过拟合的问题

  关于 Dropout 可以防止过拟合,出处:深度学习领域大神 Hinton,在2012年文献:《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。   【Dropout 可以防 ...

Wed Oct 24 17:47:00 CST 2018 0 1584
TensorFlow之tf.nn.dropout():防止模型训练过程中的过拟合问题

一:适用范围:   tf.nn.dropoutTensorFlow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 ...

Mon May 28 00:48:00 CST 2018 0 2835
TensorFlow2学习(1)

Tensorflow2学习(1) Tensorflow2学习(1)1 TensorFlow2学习1.1 张量(Tensor)1.1.1张量是多维数组(列表),用阶表示张量的维数:1.1.2创建一个Tensor1.2 常用函数1.3 简单实践(鸢尾花数据读取与神经网络分类)1.3.1 鸢尾花 ...

Thu Jul 09 03:31:00 CST 2020 0 1130
TensorFlow2教程(目录)

第一篇 基本操作 01 Tensor数据类型 02 创建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 维度变换 05 Broadcasting 06 ...

Fri May 10 02:38:00 CST 2019 0 6236
 
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