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cda数据分析研究院_batch normalization_rnn与情感分类问题实战-单层rnn cell_中国AI数
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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将在所有RNN中应用渐变裁剪 上,因为它可以防止在训练过程中发散,但它没有任何负面影响。 @lazy_property defoptimize(self):如果self.params.gradient_clipping,则渐变= self.params.optimizer.compute_gradients(self.cost): 极限= self.params.gradient_clipping梯度= [ (tf.clip_by_value(g,-limit,limit),v),如果g不为梯度,则g,v的其他条件(无,v) 最优化= self.params.optimizer.apply_gradients(gradient)返回最优化 训练模型 现在,我们可以将到目前为止描述的部分放在一起,并训练模型。上一节中您应该熟悉导入和配置参数。然后,我们使用get_dataset()下载和预处理手写图像。这也是我们将目标从小写字母编码为一键向量的地方。编码后,我们对数据进行混洗,以便获得用于训练和测试的无偏拆分。 随机导入 参数= AttrDict( rnn_cell
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