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约翰霍普金斯大学_多元线性回归分析_tensorflow 例子 添加层 def add_layer() _中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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n 此示例代码使用两种不同形式的地图操作。地图的第一种形式用于基于目录的目录创建一个犬种名称的目录。映射的第二种形式是tf.map_fn,它是一个TensorFioW操作,可以将函数映射到图上的张量。tf.map_fn用于生成包括整数索引在内的一阶张量,其中每个iabei都位于ciass iabeis中。这些UniqUe整数现在不能与tf.nn.softmax一起使用,以简化输出预测。 使用Tensorboard调试过滤器 CNN具有多个运动部件,在训练过程中可能会引起问题,从而导致准确性下降。CNN中的调试问题通常始于研究过滤器(内核)如何在每次迭代中进行更改。当网络尝试根据训练方法学习要使用的最精确的一组权重时,过滤器中使用的每个权重都会不断变化。 在设计良好的CNN中,当开始第一卷积层时,已初始化的输入权重将设置为随机(在这种情况下,使用weight_init = tf.random_normal)。这些权重在图像上激活,并且激活(功能图)的输出也是随机的。可视化特征图就像是图像一样,输出看起来像是应用了静态的原始图像。静态是由所有权重随机激活引起的。经过多次迭代,随着权
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