tensorflow2.0第2章 Tensorflow keras實戰
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 ...
原文：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。 公式表達為： 二 歸一化實戰 在這里我們可以將上一節所使用的的圖像分類的代碼，修改為有將數據歸一化的代碼，命名為 ...
2020-05-14 21:07 0 3230 推薦指數：
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