tensorflow2知識總結（雜）---3、如何提高網絡的擬合能力 一、總結 一句話總結： 1、增加層（增加層的效果比增加隱藏神經元的效果好） 2、增加隱藏神經元個數 1、什么是網絡容量 及相關？ a、網絡容量可以認為與網絡中的可訓練參數成正比 b、網絡中的神經單元數越多 ...

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tensorflow2知識總結---5、softmax多分類 一、總結 一句話總結： softmax多分類適用於神經網絡輸出層是一個多分類的輸出的情況 1、tensorflow的輸出層注意？ 如果輸出層是一個連續的數字，就不進行其它操作，直接輸出 如果輸出層是一個二分類（是和否 ...

主要將模型的搭建移植到keras，參照上一篇博客。 新的差異主要如下： 1. 之前我們可以初始化一個tensor,可以通過tf.nn,或者tf.layers模塊，有些模塊中出現了重復的片段，因此新的版本保留的前提下， 引入了一個新的tensorflow.keras.layers全新的模塊 ...

　　關於 Dropout 可以防止過擬合，出處：深度學習領域大神 Hinton，在2012年文獻：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防 ...

一：適用范圍： 　　tf.nn.dropout是TensorFlow里面為了防止或減輕過擬合而使用的函數，它一般用在全連接層 二：原理： 　　dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是讓某個神經元的激活值以一定的概率p，讓其停止工作，這次訓練過程中不更新權值，也不參加 ...

Tensorflow2學習（1） Tensorflow2學習（1）1 TensorFlow2學習1.1 張量（Tensor）1.1.1張量是多維數組（列表），用階表示張量的維數：1.1.2創建一個Tensor1.2 常用函數1.3 簡單實踐（鳶尾花數據讀取與神經網絡分類）1.3.1 鳶尾花 ...

第一篇 基本操作 01 Tensor數據類型 02 創建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 維度變換 05 Broadcasting 06 ...