【TensorFlow基礎】tf.add 和 tf.nn.bias_add 的區別
1. tf.add(x, y, name) 2. tf.nn.bias_add(value, bias, data_format=None, name=None) 3. tf.add 和 tf.nn.bias_add 的區別 ...
相關推薦
tf.nn.relu6 激活函數
...
tf.nn.dropout 激活函數
sample output ...
TensorFlow 辨異 —— tf.add(a, b) 與 a+b（tf.assign 與 =）、tf.nn.bias_add 與 tf.add（轉）
1. tf.add(a, b) 與 a+b 在神經網絡前向傳播的過程中，經常可見如下兩種形式的代碼： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 簡而言之，就是 tf.add(a, b) 與 a + b二者的區別，類似的也有 ...
TF-激活函數 tf.nn.relu 介紹
這個函數的作用是計算激活函數 relu，即 max(features, 0)。將大於0的保持不變，小於0的數置為0。 ...
tf.keras模型——activations激活函數
Module: tf.keras.activations activations類保存了各種激活函數 activations類的方法： elu(): 指數線性單位； exponential(): 指數激活函數； get ...
為什么要引入激活函數？
[學習筆記] 根據上面的學習，我們已經知道，當我們接到客戶的需求，讓我們做識別，判斷或者預測時，我們需要最終交付給客戶我們的神經網絡模型。其實我們千辛萬苦訓練出來的神經網絡模型，就是從輸入到輸出的一個神秘未知函數映射。在大多數情況下，我們並不知道這個真正的函數是什么，我們只是盡量去擬合它。前面 ...
激活函數 SELU
SELU激活函數: 其中: 原論文地址 ...