原文:tensorflow2.0——過擬合優化regularization(簡化參數結構,添加參數代價變量)

參數過多會導致模型過於復雜而出現過擬合現象,通過在loss函數添加關於參數個數的代價變量,限制參數個數,來達到減小過擬合的目的 以下是loss公式: 代碼多了一個kernel regularizer參數 ...

2020-09-19 21:30 1 407 推薦指數:

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TensorFlow2.0——模型保存、讀取與可訓練參數提取

一、保存、讀取說明   我們創建好模型之后需要保存模型,以方便后續對模型的讀取與調用,保存模型我們可能有下面三種需求:1、只保存模型權重參數;2、同時保存模型圖結構與權重參數;3、在訓練過程的檢查點保存模型數據。下面分別對這三種需求進行實現。 二、僅保存模型參數   僅保存模型參數 ...

Sat Nov 21 22:01:00 CST 2020 0 3006
tensorflow2.0優化器optimizers

機器學習界有一群煉丹師,他們每天的日常是: 拿來葯材(數據),架起八卦爐(模型),點着六味真火(優化算法),就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過,當過廚子的都知道,同樣的食材,同樣的菜譜,但火候不一樣了,這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生,火大了易糊,火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣,模型 ...

Mon Apr 13 18:52:00 CST 2020 0 2735
tensorflow2.0——LSTM

相比simplernn多了三個門,記憶、輸入、輸出 記憶門(遺忘門,1為記住0為遺忘): 輸入門: C:    輸出門:    總:   ...

Sat Oct 17 06:59:00 CST 2020 0 1434
Tensorflow2.0

Tensorflow2.0 Tensorflow 簡介 Tensorflow是什么 Google開源軟件庫 采用數據流圖,用於數值計算 支持多平台 GPU CPU 移動設備 最初 ...

Tue Dec 24 01:33:00 CST 2019 0 238
神經網絡中的優化器 (tensorflow2.0)

在定義了損失函數之后,需要通過優化器來尋找最小損失,下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...

Thu Jul 30 01:42:00 CST 2020 0 3830
 
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