JavaShuo
欄目
標籤
深度學習:計算一個5層神經網絡帶L2正則化的損失函數
時間 2020-08-06
標籤
深度
學習
計算
一個
神經網絡
l2
正則
損失
函數
欄目
正則表達式
简体版
原文
原文鏈接
# coding = utf-8 # tensorflow中集合的運用:損失集合 # 計算一個5層神經網絡帶L2正則化的損失函數 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.layers as tflayers from numpy.random import RandomState # 得到一層神經網絡邊上的權重,並將這個權重的L2正則
>>阅读原文<<
相關文章
1.
神經網絡優化----正則化 (正則化損失函數)
2.
神經網絡損失函數中的正則化項L1和L2
3.
神經網絡的損失函數和正則化
4.
一、深度學習 L1 L2正則化
5.
深度神經網絡之損失函數和激活函數
6.
神經網絡之L2正則化
7.
神經網絡與深度學習-網絡正則化
8.
深層神經網絡——分類、迴歸的損失函數
9.
深度神經網絡之正則化
10.
深度學習(13)神經網絡中損失函數的作用
更多相關文章...
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
我們已經學習了 SQL,下一步學習什麼呢?
-
SQL 教程
•
算法總結-深度優先算法
•
Kotlin學習(一)基本語法
相關標籤/搜索
神經網絡
神經網絡與深度學習
神經網絡和深度學習
深度學習-卷積神經網絡
計算機網絡學習
計算計網絡
深度學習
網絡學習
損失
深度學習-改善深層神經網絡
正則表達式
NoSQL教程
Redis教程
網站品質教程
計算
學習路線
調度
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
神經網絡優化----正則化 (正則化損失函數)
2.
神經網絡損失函數中的正則化項L1和L2
3.
神經網絡的損失函數和正則化
4.
一、深度學習 L1 L2正則化
5.
深度神經網絡之損失函數和激活函數
6.
神經網絡之L2正則化
7.
神經網絡與深度學習-網絡正則化
8.
深層神經網絡——分類、迴歸的損失函數
9.
深度神經網絡之正則化
10.
深度學習(13)神經網絡中損失函數的作用
>>更多相關文章<<