http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...
Activation Functions 激活函數 tf.nn.relu features, name None max features, tf.nn.relu features, name None min max features, , tf.nn.softplus features, name None log exp features tf.nn.dropout x, keep prob ...
2019-08-08 11:02 0 805 推薦指數:
http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...
官方的接口是這樣的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根據給出的keep_prob參數,將輸入tensor x按比例輸出。 默認情況下, 每個元素保存或丟棄都是獨立的。 x ...
tf.nn.dropout函數 定義在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 請參閱指南:層(contrib)>用於構建神經網絡層的高級操作,神經網絡>激活函數 該函數用於計算dropout. 使用概率keep_prob,輸出 ...
Tensorflow中的交叉熵函數tensorflow中自帶四種交叉熵函數,可以輕松的實現交叉熵的計算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn ...
一:適用范圍: tf.nn.dropout是TensorFlow里面為了防止或減輕過擬合而使用的函數,它一般用在全連接層 二:原理: dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是讓某個神經元的激活值以一定的概率p,讓其停止工作,這次訓練過程中不更新權值,也不參加 ...
注: 本文是作者的自我總結,主要作為個人總結記錄, 歡迎大家批評,交流. https://zhouxiaowei1120.github.io/#blogs 大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想實現測試時的batchsize大小隨意設置, 那么在訓練時, 輸入 ...
使用說明: 參數 keep_prob: 表示的是保留的比例,假設為0.8 則 20% 的數據變為0,然后其他的數據乘以 1/keep_prob;keep_prob 越大,保留的越多 ...
tf.nn.embedding_lookup函數的用法主要是選取一個張量里面索引對應的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是輸入張量,id就是張量對應的索引,其他的參數不介紹。 例如: import tensorflow as tf ...