原文:Deep Learning 31: 不同版本的keras,對同樣的代碼,得到不同結果的原因總結

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:

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Wed Dec 19 21:58:00 CST 2018 0 976
[Deep-Learning-with-Python]基於Keras的房價預測

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 ...

Sun Jul 15 23:38:00 CST 2018 0 2495
[ Deep Learning ] Keras & TensorFlow安裝依賴包

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 ...

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Deep Learning 優化方法總結

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 ...

Thu Dec 03 07:04:00 CST 2015 0 2171
Deep Learning基礎--各個損失函數的總結與比較

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 ...

Sat Dec 02 18:41:00 CST 2017 1 17316
DEEP LEARNING

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 ...

Fri Aug 10 22:28:00 CST 2018 0 2249
 
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