通过TensorFlow训练神经网络模型
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图： 从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...
原文：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，当我们有了全新的想法，想要个性化模型层的实现时，仅靠Keras的高层API是不能满足这一要求的。下面记录使用TF与Keras快 ...
2020-08-20 23:51 0 1626 推荐指数：
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使用Tensorflow训练神经网络模型
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