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.dropout是TensorFlow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 ...
原文：TensorFlow中使用tf.keras.callbacks.EarlyStopping防止训练过拟合
TensorFlow tf.keras.callbacks.EarlyStopping 当模型训练次数epoch设置到 甚至更大时，如果模型的效果没有进一步提升，那么训练可以提前停止，继续训练很可能会导致训练过拟合，而EarlyStopping就是用来提前结束训练的。 参数 描述 monitor 被监测的数据。 min delta 在被监测的数据中被认为是提升的最小变化， 例如，小于 min de ...
2021-12-22 14:03 0 1058 推荐指数：
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