TensorFlow之CNN：運用Batch Norm、Dropout和早停優化卷積神經網絡
學卷積神經網絡的理論的時候，我覺得自己看懂了，可是到了用代碼來搭建一個卷積神經網絡時，我發現自己有太多模糊的地方。這次還是基於MINIST數據集搭建一個卷積神經網絡，首先給出一個基本的模型，然后再用Batch Norm、Dropout和早停對模型進行優化；在此過程中說明我在調試代碼過程中遇到 ...
原文：早停!? earlystopping for keras
為了獲得性能良好的神經網絡，網絡定型過程中需要進行許多關於所用設置 超參數 的決策。超參數之一是定型周期 epoch 的數量：亦即應當完整遍歷數據集多少次 一次為一個epoch 如果epoch數量太少，網絡有可能發生欠擬合 即對於定型數據的學習不夠充分 如果epoch數量太多，則有可能發生過擬合 即網絡對定型數據中的 噪聲 而非信號擬合 。 早停法旨在解決epoch數量需要手動設置的問題。它也可 ...
2019-01-08 16:00 0 4048 推薦指數：
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