https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/78354257xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)12345該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 ...
xavier initializer uniform True, seed None, dtype tf.float 該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 Xavier 。這個初始化器是用來保持每一層的梯度大小都差不多相同。 參數: uniform: 使用uniform或者normal分布來隨機初始化。seed: 可以認為是用來生成隨機數的seeddtype: 只支持浮點數。 返回值: 初始 ...
2018-04-09 21:10 0 1714 推薦指數:
https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/78354257xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)12345該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 ...
Returns an initializer that generates tensors without scaling variance. When initializing a deep network, it is in principle advantageous ...
在TensorFlow中封裝好了一個高級庫,tf.contrib.layers庫封裝了很多的函數,使用這個高級庫來開發將會提高效率,卷積函數使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函數使用tf.contrib.layers ...
在tensorflow里提供了計算L1、L2正則化的函數 設計一個簡易的網絡模型,實現了通過集合計算一個4層全連接神經網絡帶L2正則化損失函數的功能 ...
就是我們熟知的L2正則化,是權重的平方再加和 L1正則化是權重的絕對值加和 轉載:https://www.cnblogs.com/guqiangjs/p/7807852.html ...
tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
tf.nn.l2_loss()與tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正則化函數,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函數在tf 2.x版本中被棄用了。 兩者都能用來L2正則化處理,但運算有一點 ...
tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全連接的圖層。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...