Tensorflow2.0學習（5）---神經網絡訓練過程
來自書籍：TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層（前向傳播） （1）張量方式實現：tf.matmul （2）層方式實現： ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數)，輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel：獲取權值 ...
原文：卷積神經網絡（CNN）的訓練過程
卷積神經網絡的訓練過程 卷積神經網絡的訓練過程分為兩個階段。第一個階段是數據由低層次向高層次傳播的階段，即前向傳播階段。另外一個階段是，當前向傳播得出的結果與預期不相符時，將誤差從高層次向底層次進行傳播訓練的階段，即反向傳播階段。訓練過程如圖 所示。訓練過程為： 網絡進行權值的初始化 輸入數據經過卷積層 下采樣層 全連接層的向前傳播得到輸出值 求出網絡的輸出值與目標值之間的誤差 當誤差大於我們的期 ...
2018-05-09 11:46 0 4929 推薦指數：
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