麻省理工学院_gibbs_深度学习_自编码器&&逐层学习_中国AI数据

2019-11-25

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xiv.org/pdf/1609.04747v1.pdf f Zeiler,M. ADADelta:一种自适应学习率方法。2012。http:// www。matthewzeiler.com/pubs/googleTR2012/googleTR2012.pdf 通过BatCh和StQChaStiC培训进行工作 当TensorFlow根据先前描述的反向传播更新我们的模型变量时,它可以一次从一个基准观测到一大组数据进行操作。操作一个训练示例可能会导致非常不稳定的学习过程,而使用太大的批处理可能会导致计算昂贵。选择正确的培训类型对于使我们的机器学习算法收敛到解决方案至关重要。 做好准备 为了使TensorFlow计算变量梯度以使反向传播正常工作,我们必须测量一个或多个样本的损耗。随机训练一次只能进行一对随机采样的数据目标对,就像我们在前面的食谱中所做的那样。另一种选择是一次放置较大比例的训练示例,然后平均损失以进行梯度计算。批次训练的大小可以一次变化,甚至包括整个数据集。在这里,我们将展示如何扩展先前的回归示例,该示例将随机训练用于批处理训练。 我们将首先加载numpy,matp

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