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四川大学_k近邻算法_tensorflow cnn 卷积神经网络 convolutional neural networ
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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sorFlow具有更好的内置方法来处理数值边缘情况。softmax交叉熵和稀疏的softmax交叉熵也是如此。 这里描述的大多数分类损失函数都是针对两类预测的。通过将每个预测/目标上的交叉熵项相加,可以将其扩展到多个类别。 评估模型时,还需要考虑许多其他指标。以下是一些需要考虑的事项: 模型指标描述 R平方(确定系数)对于线性模型,这是因变量中由独立数据解释的方差比例。 RMSE(均方根误差)对于连续模型,通过平均均方误差的平方根来测量预测值与实际值之间的差异。 混淆矩阵对于分类模型,我们查看预测类别与实际类别的矩阵。一个完美的模型具有沿对角线的所有计数。 回忆对于分类模型,这是真实肯定值占所有预测肯定值的比例。 精度对于分类模型,这是真实正数占所有实际正数的分数。 F分数对于分类模型,这是精度和召回率的谐波平均值。 实施BaCk PRAGATION 使用TensorFlow的好处之一是,它可以跟踪操作并根据反向传播自动更新模型变量。在本食谱中,我们将介绍如何在训练机器学习模型时充分利用我们的优势。 做好准备 现在,我们将介绍如何以最小化损失函数的方式更改模型
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