2019年4月8日

Softmax

摘要: tf.nn.softmax中dim默认为-1,即,tf.nn.softmax会以最后一个维度作为一维向量计算softmax softmax是什么? 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概 阅读全文

posted @ 2019-04-08 14:47 Hebye 阅读(1361) 评论(0) 推荐(0)

深度学习中Dropout原理解析

摘要: 1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预 阅读全文

posted @ 2019-04-08 10:59 Hebye 阅读(2157) 评论(0) 推荐(0)

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