tensorflow2.0学习笔记第二章第二节
2.2复杂度和学习率
指数衰减学习率
可以先用较大的学习率,快速得到较优解,然后逐步减少学习率,使得模型在训练后期稳定
指数衰减学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次)
空间复杂度:
层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 (去掉输入层)
总参数 = 总w + 总b
0
0 0 0
0 0 0
0 0 0
0
例如上图 第一层:3x5+5 = 20 第二层5x3+3=18 总共38个 时间复杂度复杂度
乘加运算次数
左图 3X5 + 5x3 = 30
第一层 第二层
tensorflow2.0学习笔记第二章第二节的更多相关文章
- tensorflow2.0学习笔记第一章第二节
1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转 ...
- tensorflow2.0学习笔记第一章第一节
一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import num ...
- tensorflow2.0学习笔记第一章第四节
1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy ...
- tensorflow2.0学习笔记第一章第五节
1.5简单神经网络实现过程全览
- tensorflow2.0学习笔记第一章第三节
1.3鸢尾花数据读入 # 从sklearn包datasets读入数据 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import ...
- tensorflow2.0学习笔记
今天我们开始学习tensorflow2.0,用一种简单和循循渐进的方式,带领大家亲身体验深度学习.学习的目录如下图所示: 1.简单的神经网络学习过程 1.1张量生成 1.2常用函数 1.3鸢尾花数据读 ...
- tensorflow2.0学习笔记第二章第四节
2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y) ...
- tensorflow2.0学习笔记第二章第一节
2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.c ...
- tensorflow2.0学习笔记第二章第三节
2.3激活函数sigmoid函数 f(x)= 1/(1 + e^-x)tf.nn.sigmoid(x)特点:(1)求导后的数值在0-0.25之间,链式相乘之后容易使得值趋近于0,形成梯度消失 (2)输 ...
随机推荐
- js 正则(部分)
/** * 增加大于某个值的验证 */window.ParsleyValidator.addValidator( 'greater', function (value,greater) { if(is ...
- php的 mysqlnd驱动
这篇文章写的好 http://blog.linuxeye.com/395.html 传统编译php的时候需要指定mysql 的参数 --with-mysql=/usr/local/mysql \ -- ...
- webpack+vue img的src问题
在vue中给图片添加路径试过三种方式: 1.在css的background中添加路径: 2.将路径写在data属性中,然后动态注入img标签的src属性: 3.在img标签中奖src属性写死 第三种方 ...
- 基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - 统一规范API,包装返回模型
上一篇文章(https://www.cnblogs.com/meowv/p/12916613.html)使用自定义仓储完成了简单的增删改查案例,有心的同学可以看出,我们的返回参数一塌糊涂,显得很不友好 ...
- xctf-misc 新手区 wp
目录 this_is_flag pdf SimpalRAR ext3 stegano this_is_flag Most flags are in the form flag{xxx}, for ex ...
- SSH启动Tomcat:The requested resource is not available
原因:请求的资源不可用. 解决方法: (1)单词拼写错误,可能出现在 ——路径名称 ——配置文件名称 ——包名 ——类名 ——文件内的单词 (2)项目里文件的位置错误 (3)SSH相关的类文件里,定义 ...
- 【情感分析必备】python文件读写:codecs
codecs在读取文件时,发生错误: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbe in position 0: invalid s ...
- 第3章_关系数据库标准语言(SQL)_006_由元组关系演算到SQL Command_001_蕴含式 (其中有对EXISTS的分析)
前序的链接:元组关系演算 六. 蕴含式 ===>1. 什么是“蕴含式”===>设p.q为两个命题.复合命题“如果p,则q”称为p与q的蕴含式,记作p→q,并称p为蕴含式的前件,q为后件.定 ...
- mysql中 Rank、DENSE_RANK()的区别
相同点:RANK()和DENSE_RANK()的是排名函数 不同点:RANK()是跳跃排序,即如果有两条记录重复,接下来是第三级别 如:1 2 2 4,会跳过3 DENSE_RANK()是连续排序,即 ...
- 对 eval 命令的理解
eval 格式:eval [argument...] 可以二次迭代参数中的引用变量,然后将参数作为命令,在shell中执行 如果是多个参数,那么变量替换之后必须符合某个命令的格式,否则eval会报错& ...