2019年7月17日
tf.train.AdamOptimizer 优化器
摘要： adaptive moment estimation(自适应矩估计) 阅读全文
posted @ 2019-07-17 20:05 JohnRed 阅读(6797) 评论(0) 推荐(0)
tf.train.MomentumOptimizer 优化器
摘要： ``` tf.train.MomentumOptimizer( learning_rate, momentum, use_locking=False, use_nesterov=False, name='Momentum' ) ``` ``` 参数： learning_rate: （学习率）张量或者浮点数 momentum: （动量）张量或者浮点数 use... 阅读全文
posted @ 2019-07-17 20:02 JohnRed 阅读(6836) 评论(0) 推荐(0)
tf.train.GradientDescentOptimizer 优化器
摘要： sample 阅读全文
posted @ 2019-07-17 19:45 JohnRed 阅读(14016) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.top_k
摘要： sample output 阅读全文
posted @ 2019-07-17 14:14 JohnRed 阅读(413) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 分类
摘要： sample output 阅读全文
posted @ 2019-07-17 10:48 JohnRed 阅读(3454) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.softmax 分类
摘要： sample output 阅读全文
posted @ 2019-07-17 10:38 JohnRed 阅读(5548) 评论(0) 推荐(0)
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 分类
摘要： 执行流程 $$H{y}'(y)= \sum_{i}{y_i}'log(y_i)$$ 其中\\({y_i}'\\)指代实际的标签中第i个的值（用mnist数据举例，如果是3，那么标签是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0） 就是softmax的输出向量[Y1，Y2, 阅读全文
posted @ 2019-07-17 09:42 JohnRed 阅读(371) 评论(0) 推荐(0)