Tensorflow 損失函數及學習率的四種改變形式
Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分類問題損失函數-交叉熵（crossentropy) 交叉熵描述的是兩個概率分布之間的距離，分類中廣泛使用的損失函數，公式 ...
原文：tensorflow框架學習 （五）—— 損失函數的三種常用優化器
一 tensorflow常用的優化器 關於優化方法請查看：神經網絡DNN 優化算法。 前面模型訓練的的優化方法一直用的都是普通的梯度下降法，對應的優化器為tf.train.GradientDescentOptimizer，在tensorflow中優化器屬於class tf.train.Optimizer的子類，下面介紹一下另外三種常用的優化器 分別為Momentum RMSprop Adam ： ...
2019-08-13 13:52 0 611 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow 2.0 深度學習實戰 —— 詳細介紹損失函數、優化器、激活函數、多層感知機的實現原理
前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習，在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識，包括了監督學習和無監督學習，有興趣的朋友可以閱讀《 Python 機器學習實戰 》。而深度學習開始只是機器學習的一分支領域，它更強調從連續的層中進行學習，這種層級結構中的每一層代表不同程序的抽象，層級越高 ...
機器學習之常用損失函數和優化方法
常見的損失函數有哪些？（這里的損失函數嚴格來說是目標函數，一般都稱呼為損失函數） 具體見： https://blog.csdn.net/iqqiqqiqqiqq/article/details/77413541 1）0-1損失函數 記錄分類錯誤的次數。 2）絕對值損失函數 通常用於回歸 ...
Pytorch框架學習---（3）封裝的18種損失函數
本節簡單總結torch.nn封裝的18種損失函數。【文中思維導圖采用MindMaster軟件，Latex公式采用在線編碼器】 注意：目前僅詳細介紹CrossEntropyLoss、BCELoss、L1Loss、MSELoss、SmoothL1Loss，后續隨着代碼需要，再逐步 ...
【tensorflow】神經網絡的優化：指數衰減學習率、過擬合和欠擬合的解決方法、激活函數&損失函數&優化器的選擇
神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 學習率lr表征了參數每次更新的幅度，設置過小，參數更新會很慢，設置過大，參數不容易收斂 ...
tensorflow中階API (激活函數，損失函數，評估指標，優化器，回調函數)
一、激活函數 1、從ReLU到GELU，一文概覽神經網絡的激活函數： https://zhuanlan.zhihu.com/p/98863801 2、tensorflow使用激活函數：一種是作為某些層的activation參數指定，另一種是顯式添加layers.Activation激活層 ...
『TensorFlow』SSD源碼學習_其七：損失函數
Fork版本項目地址：SSD 一、損失函數介紹 SSD損失函數分為兩個部分：對應搜索框的位置loss（loc）和類別置信度loss（conf）。（搜索框指網絡生成的網格） 詳細的說明如下： i指代搜索框序號，j指代真實框序號，p指代類別序號，p=0表示背景， 中取1表示此時第i個搜索框 ...
激活函數，損失函數，優化器
2. 損失函數 2.1. Keras內置的損失函數 2.1.1 ...