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5-5损失函数losses——eat_tensorflow2_in_30_days

5-5损失函数losses 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regularization）对于keras模型，目标函数中的正则化项一般在各层中指定，例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等参数指定权重使用l1或者l2正则化项，此外还可以用kerne

Keras API 新旧对照表

UserWarning: Update your `LSTM` call to the Keras 2 API: `LSTM(128, name="LSTMSpectral", kernel_regularizer=<keras.reg..., recurrent_regularizer=<keras.reg..., implementation=2)` LSTM(128,name='LSTMSpectral',consume_less='g

lenet5-forward

#coding:utf-8 import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 CONV1_SIZE = 5 CONV1_KERNEL_NUM = 32 CONV2_SIZE = 5 CONV2_KERNEL_NUM = 64 FC_SIZE = 512 OUTPUT_NODE = 10 def get_weight(shape, regularizer): w = tf.Variable(tf.truncated_normal(sh

Tensorflow 添加全连接层

Tensorflow中提供了tf.layers.dense()与tf.contrib.layers.fully_connected用于添加全连接层，两者功能一样，后者在前者基础上封装实现。 1. tf.layers.dense() tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None

tensorflow: arg_scope()

with arg_scope(): 1.允许我们设定一些共享参数，并将其进行保存，必要时还可以嵌套覆盖 2.在指定的函数调用时，可以将一些默认参数塞进去。接下来看一个tensorflow自带的例子。 with arg_scope([layers.conv2d], padding='SAME', initializer=layers.variance_scaling_

Keras 1 和 Keras 2 模型结构不兼容ValueError Improper config format {'l2' 9

Keras 1 和 Keras 2 模型结构不兼容:ValueError: Improper config format: {‘l2’: 9.999999747378752e-06, ‘name’: ‘L1L2Regularizer’, ‘l1’: 0.0} Bug背景: 这个问题在keras上有一个issue: 当用keras 2来读取keras 1保存的预训练模型时,不能够读取,会报如下

Keras实现CNN、RNN（基于attention 的双向RNN）及两者的融合

Keras实现CNN、RNN（基于attention 的双向RNN）及两者的融合 2018年04月24日 10:50:34 AI_盲阅读数 7920更多分类专栏： python 算法 machine learning deep learning keras 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文

TensorFlow tf.keras.layers.Dense

参数参数描述 units 输出的维度 activation 激活函数,默认"linear" use_bias kernel_initializer bias_initializer kernel_regularizer bias_regularizer activity_regularizer kernel_constraint bias_constraint 输入形状 2维张量:

Kreas深度学习之LSTM

1、使用 Keras Sequential 顺序模型 Sequential官网链接 Sequential模型表面意思是顺序模型，它是多个网络层的线性堆叠，可以构建非常复杂的神经网络，包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、等等。这里的Sequential更准确的应该理解为堆叠，通过堆叠许多层，构

tf.layers.dense()

tf.layers.dense用法 2018年05月30日 19:09:58 o0haidee0o 阅读数：20426 dense：全连接层相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数 tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True,