softmax使用的,通過softmax操作得到每個類別的概率值,然后計算loss。 softmax函數為 ...
一.疑問 這幾天一直糾結於一個問題: 同樣的代碼,為什么在keras的 . . 版本中,擬合得比較好,也沒有過擬合,驗證集准確率一直高於訓練准確率. 但是在換到keras的 . . 版本中的時候,就過擬合了,驗證誤差一直高於訓練誤差 二.答案 今天終於發現原因了,原來是這兩個版本的keras的optimezer實現不一樣,但是它們的默認參數是一樣的,因為我代碼中用的是adam方法優化,下面就以op ...
2017-02-22 16:25 0 5419 推薦指數:
softmax使用的,通過softmax操作得到每個類別的概率值,然后計算loss。 softmax函數為 ...
預測房價:回歸問題 回歸問題預測結果為連續值,而不是離散的類別。 波士頓房價數據集 通過20世紀70年代波士頓郊區房價數據集,預測平均房價;數據集的特征包括犯罪率、稅率等信息。數據集只有506條 ...
OS:Mac Python:3.6 一、先安裝Keras,再安裝TensorFlow 1. 安裝Keras 2. 安裝TensorFlow 二、僅安裝TensorFlow 注意:查詢命令:pip list --format=columns ...
Stochastic Gradient Descent (SGD) SGD的參數 在使用隨機梯度下降(SGD)的學習方法時,一般來說有以下幾個可供調節的參數: Learning Rate 學習率 Weight Decay 權值衰減 Momentum 動量 Learning ...
Hyperparameter optimization is a big part of deep learning. The reason is that neural networks are notoriously difficult to configure ...
損失函數(loss function)是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數越小,模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗 ...
【面向代碼】學習 Deep Learning(二)Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分類: 機器學習2013-07-24 11:50 517人閱讀 評論(5) 收藏 舉報 ...
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、為什么需要深度學習 1.2 簡單的機器學習算法對數據表示的依賴 1.3 深度學習的歷史趨勢 最早的人 ...