范仁义

2020年7月30日

matplotlib_200730系列---3、移动坐标轴

摘要： matplotlib_200730系列 3、移动坐标轴一、总结一句话总结： 1、get current axis：ax=plt.gca() 2、去掉右轴和上轴，比如去掉右轴：ax.spines['right'].set_color('none') 3、将bottom轴设置为x轴，将left轴设置阅读全文

posted @ 2020-07-30 03:09 范仁义阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

matplotlib_200730系列---2、设置x轴、y轴参数

摘要： matplotlib_200730系列 2、设置x轴、y轴参数一、总结一句话总结： plt.xlim((-1,2))：相当于取x轴-1到2的位置 plt.xlabel("x")：设置x轴的文本 plt.xticks(np.linspace(-1,2,5))：替换x轴的标注 # 2、设置x轴 y轴阅读全文

posted @ 2020-07-30 02:52 范仁义阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

matplotlib_200730系列---1、figure图像

摘要： matplotlib_200730系列 1、figure图像一、总结一句话总结： A、不同的figure就是不同的图片 B、figure下面的代码属于这个figure C、plt.figure(num=3, figsize=(8,5))，图像编号是3，图像大小为8,5 二、figure图像博客阅读全文

posted @ 2020-07-30 01:49 范仁义阅读(200) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月29日

TensorFlow2_200729系列---2、梯度下降求简单线性回归原理

摘要： TensorFlow2_200729系列 2、梯度下降求简单线性回归原理一、总结一句话总结：就是根据loss函数，对w和b求梯度（偏导），也就是w'=w-lr*∂ loss/∂ w ,b'=b-lr*∂ loss/∂ b 1、为什么求梯度是对loss函数求的梯度（w'=w-lr*∂ loss/ 阅读全文

posted @ 2020-07-29 13:07 范仁义阅读(210) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow2_200729系列---1、TensorFlow2自动求导实例

摘要： TensorFlow2_200729系列 1、TensorFlow2自动求导实例一、总结一句话总结：用tf.GradientTape()：[dy_da,dy_db,dy_dc] = tape.gradient(y, [a,b,c]) import tensorflow as tf # 创建4个阅读全文

posted @ 2020-07-29 07:41 范仁义阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow函数式API的使用

摘要： Tensorflow函数式API的使用一、总结一句话总结： I、在我们使用tensorflow时，如果不能使用函数式api进行编程，那么一些复杂的神经网络结构就不会实现出来，只能使用简单的单向模型进行一层一层地堆叠。 II、如果稍微复杂一点，遇到了Resnet这种带有残差模块的神经网络，那么用简阅读全文

posted @ 2020-07-29 06:07 范仁义阅读(269) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow2知识总结---8、函数式API

摘要： tensorflow2知识总结 8、函数式API 一、总结一句话总结： tensorflow2函数式API是可以非常方便的构建出复杂的神经网络，比如多输入多输出类型的 input=keras.Input(shape=(28,28)) x=keras.layers.Flatten()(input) 阅读全文

posted @ 2020-07-29 06:05 范仁义阅读(456) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月28日

防止神经网络过拟合的常用的四种方法

摘要：防止神经网络过拟合的常用的四种方法一、总结一句话总结： 1、获取更多的训练数据：很显然，训练数据越多，泛化能力自然也越好，这个是最优的方法。 2、减小网络容量：使用小型网络，会迫使网络学习数据中最关键的部分 3、添加权重正则化：即L1，L2正则化。如果一件事情有两种解释，那么最可能正确的解释就是阅读全文

posted @ 2020-07-28 21:59 范仁义阅读(1297) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow2知识总结---7、dropout抑制过拟合实例

摘要： tensorflow2知识总结 7、dropout抑制过拟合实例一、总结一句话总结：操作非常简单，直接增加dropout层即可：model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) # 增加dropout层来抑制过拟合 model = tf.keras.Sequent 阅读全文

posted @ 2020-07-28 21:55 范仁义阅读(708) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow2知识总结---6、过拟合实例

摘要： tensorflow2知识总结 6、过拟合实例一、总结一句话总结： A、训练集上的loss一直降低，测试集上的loss却有较大波折，证明过拟合 B、训练的时候验证测试数据：history = model.fit(train_image,train_label,epochs=10,validat 阅读全文

posted @ 2020-07-28 20:55 范仁义阅读(360) 评论(0) 推荐(0)

在校每年国奖、每年专业第一，加拿大留学，先后工作于华东师范大学和香港教育大学

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