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以如下模型为例， 两个Dense层都带有regularizer，因此都有regularization loss项。 访问 可以得到当前的regularization loss 当前状态下第一层和第二层的regularization loss分别是0.07213736和0.06456626。 下面验证 阅读全文
posted @ 2020-04-22 20:13
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以如下模型为例， l2_reg = keras.regularizers.l2(0.05)model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(30, activation="elu", kern... 阅读全文
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参考文献：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Sy... 阅读全文
posted @ 2020-04-22 19:54
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参考文献：Hands On Machine Learning with Scikit Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 由于模型中存在regulariz 阅读全文
posted @ 2020-04-22 19:54
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Loss函数 定义： 用法很简单，就是计算均方误差平均值，例如 Metrics函数 Metrics函数也用于计算误差，但是功能比Loss函数要复杂。 定义 这个定义过于简单，举例说明 输出结果 这个结果等价于 这是因为Metrics函数是 状态函数 ，在神经网络训练过程中会持续不断地更新状态，是有记 阅读全文
posted @ 2020-04-22 19:17
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Loss函数 定义： keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) 用法很简单，就是计算均方误差平均值，例如 loss_fn = keras.losses.mean_squared_error a... 阅读全文
posted @ 2020-04-22 19:17
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with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: z1 = f(w1, w2 + 2.) z2 = f(w1, w2 + 5.) z3 = f(w1, w2 + 7.) z = [z1,z... 阅读全文
posted @ 2020-04-22 17:00
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输出结果 输出结果 总结：如果对一个list 求微分，其结果将 自动求和 ，而不是返回 、`z2 z3 [w1,w2]`的微分。 阅读全文
posted @ 2020-04-22 17:00
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``` A = np.matrix('3 1; 8 2') B = np.matrix('6 1; 7 9') ``` ``` A@B matrix([[25, 12], [62, 26]]) ``` 阅读全文
posted @ 2020-04-22 16:30
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A = np.matrix('3 1; 8 2')B = np.matrix('6 1; 7 9') A@Bmatrix([[25, 12], [62, 26]]) 阅读全文
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