复旦大学_k-means聚类算法_early stopping, dropout_中国AI数据

2019-11-25

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做好准备 在本节中,我们将比较和对比两个不同的激活函数,即S型和整流线性单位(ReLU)。回想一下,两个函数由以下方程式给出: SigmOid(X)=亓臣ReLU(X)= max(O,x) 在此示例中,我们将创建两个具有相同结构的单层神经网络,不同的是一个将通过S型激活,而另一个将通过ReLU激活。的损失函数将由L2的距离的值0.75的约束。我们将从正态分布(Normal(mean = 2,sd = 0.1))中随机提取批处理数据,并将输出优化为0.75。 怎么做… 我们将从加载必要的库并初始化图形开始。这也是提出如何使用TensorFlow设置随机种子的好方法。由于我们将使用来自NumPy和TensorFlow的随机数生成器,因此我们需要为两者都设置一个随机种子。使用相同的随机种子集,我们应该能够复制: 将tensorflow作为tf导入 将numpy导入为np 导入matplotlib.pyplot作为plt sess = tf.Session() tf.set_random_seed(5) np.random.seed(42) 现在,我们将声明批处理大小

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