TensorFlow之DNN（三）：神經網絡的正則化方法(Dropout、L2正則化、早停和數據增強)
這一篇博客整理用TensorFlow實現神經網絡正則化的內容。 深層神經網絡往往具有數十萬乃至數百萬的參數，可以進行非常復雜的特征變換，具有強大的學習能力，因此容易在訓練集上過擬合。緩解神經網絡的過擬合問題，一般有兩種思路，一種是用正則化方法，也就是限制模型的復雜度，比如Dropout、L ...
原文：TensorFlow keras卷積神經網絡 添加L2正則化
model keras.models.Sequential 卷積層 keras.layers.Conv D ,kernel size ,strides ,padding same ,data format channels last ,activation tf.nn.relu,kernel regularizer keras.regularizers.l . , 池化層 keras.layer ...
2020-02-03 19:01 0 2374 推薦指數：
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