七月在线_交叉熵损失_深度学习项目实战 完成全部测试结果_中国AI数据

2019-11-25

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间的所有连接。 final_fully_connected = tf.contrib.layers.fully_connected( hidden_layer_three, 120,#ImageNet Dogs数据集中的犬种数量weight_init = lambda i,dtype:tf.truncated_normal([512,120],stddev = 0.1) ) 此示例代码创建了网络的最终完全连接层,其中每个像素都与每种狗都有关联。该网络的每个步骤都通过将输入图像转换为过滤器来减小输入图像的大小,然后将其与某种狗(标签)进行匹配。该技术降低了在概括输出的同时训练或测试网络所需的处理能力。 训练 一旦准备好进行培训,就可以按照本书前面各章中介绍的相同步骤进行操作。该模的ios是根据其在训练数据中获得的正确iabe准确度进行计算的,该数据被输入到训练优化器中,后者更新每个iayer的权重。该过程在每次尝试提高每个步骤的准确性的同时连续进行一次迭代。 关于此模式的重要说明,是因为需要培训大多数成人化的功能(tf.nn.softmax)。这在描述如何从TFRecor

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