TensorFlow之DNN（三）：神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)
這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數，可以進行非常復雜的特征變換，具有強大的學習能力，因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題，一般有兩種思路，一種是用正則化方法，也就是限制模型的復雜度，比如Dropout、L1 ...
原文：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的一些問題和解決方法。 一 搭建基本的卷積神經網絡 第一步：准備數據 在 Hands on Machine ...
2019-04-28 18:56 0 1774 推薦指數：
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