一、歸一化簡介 在對數據進行預處理時，經常要用到歸一化方法。 在深度學習中，將數據歸一化到一個特定的范圍能夠在反向傳播中獲得更好的收斂。如果不進行數據標准化，有些特征（值很大）將會對損失函數影響更大，使得其他值比較小的特征的重要性降低。因此 數據標准化可以使得每個特征的重要性更加均衡。 公式 ...

代碼如下： 后台cmd下，輸入：tensorboard --logdir "C:\Users\Z He\PycharmProjects\he-learn\logs"； 復制鏈接，在edge中打開，如下： loss率 准確率： 圖像： 可視化確實有助於認識 ...

本門課程的基礎章節，詳細介紹了如何使用tf.keras進行模型的搭建以及大量的深度學習的理論知識。理論知識包括分類問題、回歸問題、損失函數、神經網絡、激活函數、dropout、批歸一化、深度神經網絡、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超參數搜索等及其在圖像分類、房價預測上的實現 ...

Keras 是一個用於構建和訓練深度學習模型的高階 API。它可用於快速設計原型、高級研究和生產。 keras的3個優點： 方便用戶使用、模塊化和可組合、易於擴展 1.導入tf.keras tensorflow2推薦使用keras構建網絡，常見的神經網絡都包含在keras.layer中(最新 ...

本章總覽 模型驗證：model.evaluate()這個函數封裝的比較low，建議大家自己寫，雖然我現在先不會，但是思路是這樣的。模型預測：model.predict()雖然也是封裝好的，但是我們一樣可以自己寫。 回調函數回調函數就是keras在模型 ...

　　最近對tensorflow十分感興趣，所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 　　本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來，並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法，中文講解，方便喜歡閱讀中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...

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Sequential model 方法一、 返回原模型（不包含最后一層）的拷貝 new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1]) 方法二、 原地刪除原模型的最后一層 base_model._layers.pop ...