网易云课堂_欠拟合_数据读取操作_中国AI数据

2019-11-25

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f.range (0,batCh_size)* max_length +(length-。)flat = tf.reshape(output,[-。,output_size])related = tf.gather(flat,index)返回相关 我们将能够使用TensorFlow端到端训练整个模型,并通过softmax层和RNN的使用时间步长传播误差。培训唯一缺少的是成本函数。 渐变裁剪 对于顺序分类,我们可以使用对分类有意义的任何成本函数,因为模型只是在可用类上的概率分布。在我们的示例中,这两个类是正面情绪和负面情绪,我们将使用标准的交叉熵代价,如关于对象识别和分类的上一章中所述。 为了最大程度地降低成本,我们使用configUration中定义的优化程序。但是,我们将通过添加渐变裁剪来改进到目前为止所学的知识。RNN非常难以训练,如果超参数不能很好地配合使用,则权重往往会发散。梯度裁剪的想法是将梯度的值限制在一个合理的范围内。这样,我们可以限制maximUm权重更新。 @lazy_property def cost(self):cross_entropy = -tf.

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