通過TensorFlow訓練神經網絡模型
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法，下圖是反向傳播算法流程圖： 從上圖可知，反向傳播算法實現了一個迭代的過程，在每次迭代的開始，先需要選取一小部分訓練數據，這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...
原文：Tensorflow2.0與Keras搭建個性化神經網絡模型
Keras是基於Tensorflow 以前還可以基於別的底層張量庫，現在已並入TF 的高層API庫。它幫我們實現了一系列經典的神經網絡層 全連接層 卷積層 循環層等 ，以及簡潔的迭代模型的接口，讓我們能在模型層面寫代碼，從而不用仔細考慮模型各層張量之間的數據流動。 但是，當我們有了全新的想法，想要個性化模型層的實現時，僅靠Keras的高層API是不能滿足這一要求的。下面記錄使用TF與Keras快 ...
2020-08-20 23:51 0 1626 推薦指數：
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使用Tensorflow訓練神經網絡模型
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