lipu123

2023年6月20日

摘要： # 1 卷积神经网络的引入这个主要是应对2D的图片处理产生的。灰色的图片的表示：[b,h,w,1] ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230621094420677-934100077.png) 阅读全文

posted @ 2023-06-20 17:06 lipu123 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow09.1 神经网络-其他训练Tricks(Early Stopping和Dropout)

摘要： Tricks ▪ Early Stopping ▪ Dropout ▪ Stochastic Gradient Descent # 1 Early stopping 我们走到最大指的时候我们可以提交stop掉，防止它overfitting。 ![image](https://img2023.cnbl 阅读全文

posted @ 2023-06-20 17:04 lipu123 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow09 神经网络-动量、学习率（优化网络的技巧）

摘要： ▪ momentum（动量，惯性） ▪ learning rate decay # 1 momentum ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230620160400056-8750057.png) 分阅读全文

posted @ 2023-06-20 16:21 lipu123 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow08 神经网络-过拟合与欠拟合、交叉验证与解决方法。

摘要： # 1 过拟合和欠拟合线性模型 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230620132749513-1737244344.png) 非线性模型 ![image](https://img2023.cnb 阅读全文

posted @ 2023-06-20 16:00 lipu123 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow08 神经网络-keras实战

摘要： # 1 数据集： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230619215119680-946357436.png) 这个照片很模糊，大小只有[32,32]，所以我们预测的结果也不是很好。 # 2 自定义阅读全文

posted @ 2023-06-20 12:26 lipu123 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

2023年6月19日

TensorFlow08 神经网络-模型的保存和加载

摘要：一般情况下有三种方式： ▪ save/load weights(只保存网络的参数，状态不管) ▪ save/load entire model（把所有的状态都保存） ▪ saved_model（交给工厂的时候可以用，可以跨语言） # 1 save/load weights 比如说你的网络里面有[w1 阅读全文

posted @ 2023-06-19 21:31 lipu123 阅读(62) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow07 神经网络-自定义网络

摘要： ▪ keras.Sequential ▪ keras.layers.Layer ▪ keras.Model # 1 keras.Sequential ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023061900 阅读全文

posted @ 2023-06-19 20:35 lipu123 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow06 kearas高级API

摘要： Keras != tf.keras ▪ datasets ▪ layers ▪ losses **▪ metrics(主要)** ▪ optimizers # 1 Keras.Metrics 1.Metrics(新建一个Matrics) 2.update_state(添加数据) 3.result() 阅读全文

posted @ 2023-06-19 00:44 lipu123 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)

2023年6月18日

TensorFlow05.3 神经网络-FashionMNIST实战

摘要：一.数据的加载： ``` (x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data() print(x.shape, y.shape) ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/19141 阅读全文

posted @ 2023-06-18 17:45 lipu123 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow05.3 神经网络反向传播算法-多层感知机梯度(理论知识)

摘要：首先这个是链式法则： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230618150258630-379278443.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog 阅读全文

posted @ 2023-06-18 15:31 lipu123 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

公告