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上海科技大学_过拟合的原因_神经网络整体架构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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单个tf.reduce_mean(),但是当我们使用可变长度的序列时,我们必须更加小心。首先,我们通过乘以掩码来屏蔽填充帧。然后,我们沿着帧大小进行聚合。因为最上面的三个函数与目标相乘,所以每个帧只有一个元素集,我们使用tf.reduce_sum()将每个帧聚合为标量。 接下来,我们要使用实际序列长度沿每个序列的帧求平均。为了防止空序列时被零除,我们使用每个序列长度的最大值和一个。最后,我们可以使用tf.reduce_mean()对批处理中的示例求平均。 我们将直接去训练这个模型。注意,我们没有定义优化操作。它与本章中用于序列分类或序列标记的那些相同。 训练模型 在从我们的语言模型取样之前,我们必须将我们首先建立的块放在一起:数据集,预处理步骤和神经模型。让我们为此编写一个类,以将这些步骤放在一起,打印出新引入的PerPleXity度量并定期存储训练进度。该检查点很有用,可以在以后继续训练,也可以加载训练后的样本模型,我们将在短期内完成。 导入操作系统 课堂培训: @overwrite_graph def __init __(self,params): self.pa
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