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 yinruiyang article details xavier initializer uniform True, seed None, dtype tf.float 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都差不多相同。 參數: uniform: 使用uniform或者normal分布來隨機初 ...
2019-07-14 13:54 0 2122 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 ...
Returns an initializer that generates tensors without scaling variance. When initializing a deep network, it is in principle advantageous ...
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.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
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 ...
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里提供了計算L1、L2正則化的函數 設計一個簡易的網絡模型,實現了通過集合計算一個4層全連接神經網絡帶L2正則化損失函數的功能 ...