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 ...
Returns an initializer that generates tensors without scaling variance. When initializing a deep network, it is in principle advantageous to keep the scale of the input variance constant, so it does ...
2018-07-27 14:58 0 3156 推薦指數:
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 ...
/init_ops.py 1、tf.constant_initializer() 也可以簡寫為tf. ...
tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
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.contrib.layers.fully_connected 添加完全連接的圖層。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...
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.conv2d(),池化函數使用tf.contrib.layers ...
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 ...