目錄 1. 激活函數 1.1. 為什么需要激活函數(激勵函數) 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常見激活函數 ...
一 激活函數 從ReLU到GELU,一文概覽神經網絡的激活函數: https: zhuanlan.zhihu.com p tensorflow使用激活函數:一種是作為某些層的activation參數指定,另一種是顯式添加layers.Activation激活層 二 損失函數 內置損失函數 監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。 Objective Loss Regularization 損失 ...
2020-08-27 18:02 0 501 推薦指數:
目錄 1. 激活函數 1.1. 為什么需要激活函數(激勵函數) 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常見激活函數 ...
下面的范例使用TensorFlow的中階API實現線性回歸模型。 TensorFlow的中階API主要包括各種模型層,損失函數,優化器,數據管道,特征列等等。 結果: 這里出現了一個問題,我是在谷歌colab上使用gpu進行運行的,會報這個錯誤,但當我切換成cpu ...
激活函數:將神經網絡上一層的輸入,經過神經網絡層的非線性變換轉換后,通過激活函數,得到輸出。常見的激活函數包括:sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數:度量神經網絡 ...
前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習,在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識,包括了監督學習和無監督學習,有興趣的朋友可以閱讀《 Python 機器學習實戰 》。而深度學習開始只是機器學習的一分支領域,它更強調從連續的層中進行學習,這種層級結構中的每一層代表不同程序的抽象,層級越高 ...
激活函數 各激活函數曲線對比 常用激活函數: 各激活函數優缺點 sigmoid函數 tanh函數 relu函數 elu函數 softplus函數 softmax函數 dropout函數 一般規則 損失 ...
在利用機器學習模型解決問題時,涉及到模型構建以及模型評估時,存在兩個重要的概念: 損失函數 評估指標 本文對二者做一簡要的明晰。 損失函數 機器學習多數算法都需要最大化或最小化一個函數,即“目標函數”。一般把最小化的一類函數稱為“損失函數”。 損失函數用於模型構建中(部分簡單 ...
。 在實際應用中,可以先使用較大學習率,快速找到較優值,然后逐步減小學習率,使模型找到最優解。 ...
1、Relu激活函數 Relu激活函數(The Rectified Linear Unit)表達式為:f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow實現 輸出為: [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...