目录 1. 激活函数 1.1. 为什么需要激活函数(激励函数) 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常见激活函数 ...
一 激活函数 从ReLU到GELU,一文概览神经网络的激活函数: https: zhuanlan.zhihu.com p tensorflow使用激活函数:一种是作为某些层的activation参数指定,另一种是显式添加layers.Activation激活层 二 损失函数 内置损失函数 监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。 Objective Loss Regularization 损失 ...
2020-08-27 18:02 0 501 推荐指数:
目录 1. 激活函数 1.1. 为什么需要激活函数(激励函数) 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常见激活函数 ...
下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层,损失函数,优化器,数据管道,特征列等等。 结果: 这里出现了一个问题,我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的,会报这个错误,但当我切换成cpu ...
激活函数:将神经网络上一层的输入,经过神经网络层的非线性变换转换后,通过激活函数,得到输出。常见的激活函数包括:sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 损失函数:度量神经网络 ...
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读《 Python 机器学习实战 》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高 ...
激活函数 各激活函数曲线对比 常用激活函数: 各激活函数优缺点 sigmoid函数 tanh函数 relu函数 elu函数 softplus函数 softmax函数 dropout函数 一般规则 损失 ...
在利用机器学习模型解决问题时,涉及到模型构建以及模型评估时,存在两个重要的概念: 损失函数 评估指标 本文对二者做一简要的明晰。 损失函数 机器学习多数算法都需要最大化或最小化一个函数,即“目标函数”。一般把最小化的一类函数称为“损失函数”。 损失函数用于模型构建中(部分简单 ...
。 在实际应用中,可以先使用较大学习率,快速找到较优值,然后逐步减小学习率,使模型找到最优解。 ...
1、Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow实现 输出为: [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...