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:
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 ...
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 ...
GRU相比于LSTM只有两个门: ...
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: ...
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 ...
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 ...
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