tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
就是我們熟知的L 正則化,是權重的平方再加和 L 正則化是權重的絕對值加和 轉載:https: www.cnblogs.com guqiangjs p .html ...
2020-06-04 21:00 0 526 推薦指數:
tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES。 機器學習的 L1 和 L2 規范 其他規則化函數 Regularizers t ...
在tensorflow里提供了計算L1、L2正則化的函數 設計一個簡易的網絡模型,實現了通過集合計算一個4層全連接神經網絡帶L2正則化損失函數的功能 ...
Returns an initializer that generates tensors without scaling variance. When initializing a ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 “Xavier” 。這個初始化器是用來保持每一層的梯度大小 ...
https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/78354257xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)12345該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 ...
tf.nn.l2_loss()與tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正則化函數,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函數在tf 2.x版本中被棄用了。 兩者都能用來L2正則化處理,但運算有一點 ...
在TensorFlow中封裝好了一個高級庫,tf.contrib.layers庫封裝了很多的函數,使用這個高級庫來開發將會提高效率,卷積函數使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函數使用tf.contrib.layers ...
tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全連接的圖層。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...