加州大学伯克利_tensorflow安装_tensorflow的落地应用_中国AI数据

2019-11-25

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,0.96402758],dtype = float32)] 在此示例中,设置与t型乙状结肠示例相同,但是输出显示出重要的区别。在tf.tanh的输出中,负值的中点为0.0。如果网络中的下一个层没有遇到负输入或0.0的输入,则可能导致故障。 tf.nn.dropout 根据配置概率将输出设置为0.0。这个iayer在场景中执行Weii,在这种情况下,随机性会影响训练。一个示例场景是当正在学习的模式过于依赖于其相邻功能时。这将使被学习的对象增加一点噪音。 注意:此训练应在训练中使用,因为它会增加随机噪声 测试时会产生误导性结果。 功能= tf.constant([-0.1,0.0,0.1,0.2]) #注意,几乎每次执行时输出都应该不同。您的电话号码不匹配 #此输出。 sess.run([功能,tf.nn.dropout(功能,keep_prob = 0.5)]) 执行示例代码的输出是: [array([-0.1,0.,0.1,0.2],dtype = float32),array([-0。,0.,0.2,0.40000001],dtype = float32)]

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