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 ...
這一節,介紹TensorFlow中的一個封裝好的高級庫,里面有前面講過的很多函數的高級封裝,使用這個高級庫來開發程序將會提高效率。 我們改寫第十三節的程序,卷積函數我們使用tf.contrib.layers.conv d ,池化函數使用tf.contrib.layers.max pool d 和tf.contrib.layers.avg pool d ,全連接函數使用tf.contrib.laye ...
2018-05-05 16:36 0 14700 推薦指數:
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 ...
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 ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 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 ...
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 ...
規則化可以幫助防止過度配合,提高模型的適用性。(讓模型無法完美匹配所有的訓練項。)(使用規則來使用盡量少的變量去擬合數據) 規則化就是說給需要訓練的目標函數加上一些規則(限制),讓他們不要自我膨脹。 損失通常被添加到 ...
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 ...
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 ...