原文:Tensorflow BatchNormalization詳解:3_使用tf.layers高級函數來構建帶有BatchNormalization的神經網絡

Batch Normalization: 使用tf.layers高級函數來構建帶有Batch Normalization的神經網絡 參考文獻 吳恩達deeplearningai課程 課程筆記 Udacity課程 在使用tf.layers高級函數來構建神經網絡中我們使用了tf.layers包構建了一個不包含有Batch Normalization結構的卷積神經網絡模型作為本節模型的對比 本節中將使用 ...

2018-07-15 20:21 0 11717 推薦指數:

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使用tf.keras.layers.Layer自定義神經網絡的層

tensorflow中的類tf.keras.layers.Layer可用於創建神經網絡中的層,使用說明如下。 使用tf.keras.layers.Layer創建自定義的層 創建一個層 創建一個張量並輸入該層 參考文獻: tensorflow2.0 - 自定義layer ...

Fri Oct 30 17:30:00 CST 2020 0 2197
使用tf.keras API 構建神經網絡(基礎)

tf2.0推薦的模型搭建方法是: 繼承tf.keras.Model類,進行擴展以定義自己的新模型。 手工編寫模型訓練、評估模型的流程。 (優點:靈活度高;與其他深度學習框架共通) 以CNN處理單通道圖片作為示例: 下面解釋一下這種網絡構建方法 ...

Fri Apr 03 04:28:00 CST 2020 0 1342
tensorflowtf.keras + Sequential() 6 步搭建神經網絡

tf.keras 是 tensorflow API,可以快速搭建神經網絡模型。 六步: import 相關模塊。 指定要喂入網絡的訓練集和測試集。 在 Sequential() 中搭建網絡結構。 在 compile() 中配置訓練方法。 在 fit() 中執行訓練 ...

Tue Aug 18 17:15:00 CST 2020 0 2198
TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數

TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作,使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數,來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積,其格式 ...

Tue Jun 04 05:57:00 CST 2019 0 556
tensorflowtf.keras + 神經網絡類class 6 步搭建神經網絡

tf.keras + Sequential() 可以搭建出上層輸入就是下層輸出的順序網絡結構,但是無法寫出一些帶有跳連的非順序網絡結構。 這時候可以選擇用類 class 搭建神經網絡結構,即使用 class 類封裝一個網絡結構: ... class MyModel(Model ...

Tue Aug 18 23:58:00 CST 2020 0 737
 
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