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 ...
下面的范例使用TensorFlow的中階API實現線性回歸模型。 TensorFlow的中階API主要包括各種模型層,損失函數,優化器,數據管道,特征列等等。 結果: 這里出現了一個問題,我是在谷歌colab上使用gpu進行運行的,會報這個錯誤,但當我切換成cpu運行時就不報錯了: 參考: 開源電子書地址:https: lyhue .github.io eat tensorflow in days ...
2020-04-10 15:36 3 819 推薦指數:
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 ...
下面的范例使用TensorFlow的高階API實現線性回歸模型。 TensorFlow的高階API主要為tf.keras.models提供的模型的類接口。 使用Keras接口有以下3種方式構建模型:使用Sequential按層順序構建模型,使用函數式API構建任意結構模型,繼承Model基類 ...
一般來說,監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。(Objective = Loss + Regularization) 對於keras模型,目標函數中的正則化項一般在各層中指定,例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等參數指定權重 ...
平方損失函數求導后,偏導太小,迭代更新慢,所以考慮用交叉熵損失函數(注意標記值和預測值不能寫反了)(標記值為0或1,對0取對數是不存在的額): 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則:非負性,單調一致性 ...
如果需要訓練的數據大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部讀入內存中進行訓練,這樣一般效率最高。 但如果需要訓練的數據很大,例如超過10G,無法一次載入內存,那么通常需要在訓練的過程中分批逐漸讀入。 使用 tf.data API 可以構建數據輸入管道,輕松處理大量的數據,不同的數據 ...
在定義了損失函數之后,需要通過優化器來尋找最小損失,下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...
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 ...
機器學習界有一群煉丹師,他們每天的日常是: 拿來葯材(數據),架起八卦爐(模型),點着六味真火(優化算法),就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過,當過廚子的都知道,同樣的食材,同樣的菜譜,但火候不一樣了,這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生,火大了易糊,火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣,模型 ...