原文:深度學習TensorFlow2.0:如何用keras構建自己的網絡層?

.構建一個簡單的網絡層 按上面構建網絡層,圖層會自動跟蹤權重w和b,當然我們也可以直接用add weight的方法構建權重 也可以設置不可訓練的權重 當定義網絡時不知道網絡的維度是可以重寫build 函數,用獲得的shape構建網絡 .使用子層遞歸構建網絡層 可以通過構建網絡層的方法來收集loss 如果中間調用了keras網絡層,里面的正則化loss也會被加入進來 .其他網絡層配置 使自己的網絡 ...

2020-04-28 09:00 0 617 推薦指數:

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深度學習TensorFlow構建神經網絡層

深度學習TensorFlow構建神經網絡層 基本法 深度神經網絡是一個多層次的網絡模型,包含了:輸入,隱藏和輸出,其中隱藏是最重要也是深度最多的,通過TensorFlow,python代碼可以構建神經網絡層函數,比如我們稱之為add_layer()函數,由於神經網絡層的工作原理是一 ...

Tue Mar 27 06:12:00 CST 2018 0 6420
tensorflow2.0學習——tensorflow-keras 歸一化

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 ...

Fri May 15 05:07:00 CST 2020 0 3230
深度學習網絡層之 Pooling

pooling 是仿照人的視覺系統進行降維(降采樣),用更高層的抽象表示圖像特征,這一部分內容從Hubel&wiesel視覺神經研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用並使用BP進行求解,是一條線上的內容,原始推動力其實就是仿生,仿照真正的神經網絡構建人工 ...

Thu Sep 28 07:38:00 CST 2017 0 5940
Keras網絡層之“關於Keras(Layer)”

關於Keras的“”(Layer) 所有的Keras對象都有如下方法: layer.get_weights():返回的權重(numpy array) layer.set_weights(weights):從numpy array中將權重加載到該中,要求numpy array ...

Thu Sep 21 18:31:00 CST 2017 0 1984
keras常用的網絡層

一、常用 常用對應於core模塊,core內部定義了一系列常用的網絡層,包括全連接、激活等。 1.Dense Dense:全連接keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation ...

Wed May 23 06:56:00 CST 2018 0 1343
 
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