天津大学_防止过拟合_卷积神经网络算法_中国AI数据

2019-11-25

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* 5.0 + 2.68237 = 49.7417 在此重要的是要注意,第二个示例的解决方案不是唯一的。在神经网络中,这无关紧要,因为调整了所有参数以减少损耗。这里的最终解决方案将取决于a和b的初始值。如果随机初始化这些变量,而不是将其初始化为1,则每次迭代的模型变量的最终值都将不同。 HQW it WQrkS… 我们通过TensorFlow的隐式反向传播实现了计算门的优化。TensorFlow跟踪模型的操作和变量值,并根据优化算法规范和损失函数的输出进行调整。 我们可以继续扩展操作门,同时跟踪哪些输入是变量,哪些输入是数据。这一点很重要,因为TensorFlow会更改所有变量以最大程度地减少损失,但不会更改声明为占位符的数据,以最大程度地减少损失。 TensorFlow的主要功能之一就是具有隐式的能力来跟踪计算图并在每个训练步骤中自动更新模型变量,这是TensorFlow的强大功能之一,其强大功能也因此而来。 使用GateS和ACTIVATIQN FUNCTIONS 现在我们可以将操作门链接在一起,我们将要通过激活函数运行计算图输出。在这里,我们介绍常见的激活功能。

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