tensorflow 基礎學習四：神經網絡優化算法
指數衰減法： 公式代碼如下： 變量含義： decayed_learning_rate：每一輪優化時使用的學習率 learning_rate：初始學習率 decay_rate：衰減系數 decay_steps：衰減速度，通常表示完整的使用一遍訓練數據所需 ...
原文：Tensorflow學習：（三）神經網絡優化
一 完善常用概念和細節 神經元模型： 之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x，用數學表達式即，但這樣的結構不夠完善。 完善的結構需要加上偏置，並加上激勵函數。用數學公式表示為：。其中f為激勵函數。 神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成的。 激活函數 引入非線性激活因素，提高模型的表達力。 常用的激活函數有： relu函數，用 tf.nn.relu 表示 sigmoid函數，用 ...
2018-08-29 21:51 3 3294 推薦指數：
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