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RSS订阅原创 损失函数：categorical_crossentropy
损失函数：categorical_crossentropy损失函数讲解合集概述正文公式分析代码分析MORE损失函数讲解合集binary_crossentropycategorical_crossentropy概述本文讲解的是categorical_crossentropy损失函数，categorical_crossentropy和binary_crossentropy比较容易混淆，想了解binary_crossentropy可以点击查看。本文将通过数学公式+代码的形式讲解。正文公式分析cat
2020-06-30 09:58:15
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原创 损失函数：binary_crossentropy
损失函数：binary_crossentropy损失函数讲解合集概述正文公式分析代码分析MORE损失函数讲解合集binary_crossentropycategorical_crossentropy概述本文讲解的是binary_crossentropy损失函数，其实网上有些讲解把binary_crossentropy和categorical_crossentropy损失函数混淆了，本文将通过数学公式+代码的形式讲解，看完这篇可以看一下categorical_crossentropy，思考它们的区别
2020-06-30 09:41:05
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原创 论文笔记：ResNet论文笔记
论文笔记：ResNet论文笔记论文地址1. Introduction1.1提出问题1.2分析问题1.3解决问题1.3解决问题论文地址Deep Residual Learning for Image Recognition1. Introduction1.1提出问题最近一些研究表明，网络的深度似乎是一个很重要的因素，作者提出了一个问题：Is learning better network...
2020-03-15 21:49:45
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原创 TF2.0模型保存
TF2.0模型保存概述模型保存概述这是TF2.0入门笔记【TF2.0模型创建、TF2.0模型训练、TF2.0模型保存】中最后一篇【TF2.0模型保存】、前两篇分别介绍了模型的创建与训练，本篇将介绍模型的保存以及加载。模型保存如果你不是刚刚入门tensorflow，你一定见过.h5、.ckpt、.pb格式的模型文件。接下来就带大家了解一下它们之间的联系。事实上，tensorflow1.x和...
2020-02-23 20:20:43
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原创 反向传播：代码演示篇
反向传播：代码演示篇概述正文1、从零开始2、借助深度学习框架概述本节继上一节反向传播：公式推导篇的代码演示，本节将从零开始演示反向传播训练参数的整个过程，除此之外还将使用TF2.0来进行快速求导作为拓展演示。正文首先想一下训练模型的步骤：1、创建一个模型2、准备好模型的输入，以及标签3、损失函数根据模型的输出以及标签求出损失值4、求损失函数对各个参数的偏导5、根据求出的偏导数值更...
2020-02-17 11:48:52
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原创 反向传播：公式推导篇
反向传播：公式推导篇概述正文进阶例子拓展升华概述本文为读《TensorFlow深度学习》第七章的笔记。参考资料：龙龙老师的新书《TensorFlow深度学习》GitHub地址：教材+源码正文接下来我们将通过公式推导下图网络构架（图来自原书）的反向传播过程以及参数是如何更新的。该网络包括一import tensorflow as tf定义这个函数def f(x): re...
2020-02-16 20:20:01
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原创 TF2.0 GradientTape()类讲解
TF2.0 GradientTape类讲解概述用法举个小例子进阶例子拓展升华概述GradientTape()是一个Class, 其Methods有batch_jacobian, gradient, jacobian, reset, stop_recording, watch, watched_variables;本文主要介绍其 gradient Method 的用法用法tensor...
2020-02-13 12:27:31
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原创 TF2.0模型创建
TF2.0模型创建概述1、通过tensorflow.keras.Sequential构造器创建模型2、使用函数式API创建模型3、通过继承tensorflow.keras.Model类定义自己的模型总结概述tensorflow2.0模型创建方法我划分为三种方式：1、通过tensorflow.keras.Sequential构造器创建模型2、使用函数式API创建模型3、通过继承tensor...
2020-02-08 16:36:08
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空空如也
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