梯度修剪 梯度修剪主要避免訓練梯度爆炸的問題,一般來說使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了,但還是有必要理解下實現的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care ...
實現方式 以 Regularization為例,主要有兩種實現方式 .手動累加 .借助於kernel regularizer 實例驗證 View Code ...
2019-10-13 20:17 0 368 推薦指數:
梯度修剪 梯度修剪主要避免訓練梯度爆炸的問題,一般來說使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了,但還是有必要理解下實現的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care ...
1.指數滑動平均 (ema) 描述滑動平均: with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]) 將計算滑動平均與 訓練過程綁在一起運 ...
以如下模型為例, 兩個Dense層都帶有regularizer,因此都有regularization loss項。 訪問model.losses可以得到當前的regularization loss 當前狀態下第一層和第二層的regularization loss分別 ...
上代碼: 訓練結果: ...
TensorFlow程序讀取數據一共有3種方法: 供給數據(Feeding): 在TensorFlow程序運行的每一步, 讓Python代碼來供給數據。 從文件讀取數據: 在TensorFlow圖的起始, 讓一個輸入管道從文件中讀取數據。 預加載數據: 在TensorFlow圖中 ...
file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 參考:tensorflow中常用學習率更新策略 神經網絡中通過超參數 learning rate,來控制每次參數更新的幅度。學習率太小會降低網絡優化的速度,增加訓練時間;學習率太大 ...
模型文件 tensorflow 訓練保存的模型注意包含兩個部分:網絡結構和參數值。 .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整個模型的結構圖,模型上定義的操作等信息。 查看 meta 文件中所有的操作信息: View ...
前面,我們在談INSERT語句時,使用兩種語句:INSERT…SELECT 和 INSERT…VALUES。 INSERT…SELECT可以使用子查詢。因為在寫SELECT時。 *** = ***,這就是子查詢。 我們還以 ...