TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型訓練過程中的過擬合問題
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 ...
原文：TensorFlow中使用tf.keras.callbacks.EarlyStopping防止訓練過擬合
TensorFlow tf.keras.callbacks.EarlyStopping 當模型訓練次數epoch設置到 甚至更大時，如果模型的效果沒有進一步提升，那么訓練可以提前停止，繼續訓練很可能會導致訓練過擬合，而EarlyStopping就是用來提前結束訓練的。 參數 描述 monitor 被監測的數據。 min delta 在被監測的數據中被認為是提升的最小變化， 例如，小於 min de ...
2021-12-22 14:03 0 1058 推薦指數：
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