原文:tensorflow2.0——过拟合优化regularization(简化参数结构,添加参数代价变量)

参数过多会导致模型过于复杂而出现过拟合现象,通过在loss函数添加关于参数个数的代价变量,限制参数个数,来达到减小过拟合的目的 以下是loss公式: 代码多了一个kernel regularizer参数 ...

2020-09-19 21:30 1 407 推荐指数:

查看详情

TensorFlow2.0——模型保存、读取与可训练参数提取

一、保存、读取说明   我们创建好模型之后需要保存模型,以方便后续对模型的读取与调用,保存模型我们可能有下面三种需求:1、只保存模型权重参数;2、同时保存模型图结构与权重参数;3、在训练过程的检查点保存模型数据。下面分别对这三种需求进行实现。 二、仅保存模型参数   仅保存模型参数 ...

Sat Nov 21 22:01:00 CST 2020 0 3006
tensorflow2.0优化器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
tensorflow2.0——LSTM

相比simplernn多了三个门,记忆、输入、输出 记忆门(遗忘门,1为记住0为遗忘): 输入门: C:    输出门:    总:   ...

Sat Oct 17 06:59:00 CST 2020 0 1434
Tensorflow2.0

Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初 ...

Tue Dec 24 01:33:00 CST 2019 0 238
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) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...

Thu Jul 30 01:42:00 CST 2020 0 3830
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM