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目录前言tf.nn.dropout函数介绍例子代码keep_prob=0.5keep_prob=1前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数,但是如果神经网络设置的足够复杂,将会导致过拟合(overfitting)的出现,就好像下图这样。看到这个蓝色曲线,我就知道:很明显蓝色曲线是overfitting的结果,尽管它很好的拟合了每一个点的位置,但是曲线是歪歪曲曲扭
- TensorFLow 函数翻译 — tf.nn.dropout()
HabileBadger
tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)###Computesdropout.计算dropout率。Withprobabilitykeep_prob,outputstheinputelementscaledupby1/keep_prob,otherwiseoutputs0.Thescalingissothatth
- 8NER实战-(3)BiLSTM+CRF
弟弟们的哥哥
#embedding层单词和分词信息embedding=self.embedding_layer(self.word_inputs,self.seg_inputs,config)#lstm输入层lstm_inputs=tf.nn.dropout(embedding,self.dropout)#lstm输出层lstm_outputs=self.biLSTM_layer(lstm_inputs,sel
- tf.layers.dropout与tf.nn.dropout的区别
BruceWang94
新人爬坑中。最近在试CNN,对于这两个dropout有点疑惑。Google后,发现有个回答(原文点击这里)。这里记录下。对于这两个方法有一下几点区别:tf.nn.dropout中参数keep_prob:每一个元素被保存下的概率。而tf.layer.dropout中参数rate:每一个元素丢弃的概率。所以,keep_prob=1-rate。在tf.layer.dropout中有一个training参
- tensorflow--激活函数
SUNFC
来源:tensorflow学习笔记(四):激活函数tf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus()tf.nn.softsign()tf.nn.dropout()tf.nn.relu_layer(x,weights,biases,na
- tf.nn.embedding_lookup
csdn_lzw
tensorflow
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup(tensor,id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)上面方法中常用的是前两个参数:第一个参数x:指输入第二个参数kee
- tf.nn.dropout()的用法
飞翔的绵羊
tensorflow
tf.nn.dropout()是tensorflow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了tf.nn.dropout函数说明tf.nn.d
- tf.nn.dropout
Meiko丶
机器学习
tf.nn.dropout函数首先看官方函数定义:defdropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)输入是:x,你自己的训练、测试数据等keep_prob,dropout概率……,其它参数不咋用,不介绍了输出是:ATensorofthesameshapeofx然后我们看看官方API是怎么说这个函数的:Withprobabilit
- tensorflow教程之tf.nn.dropout()方法解析,让你对神经网络不在头晕目眩
tian_jiangnan
人工智能专栏
我们要知道tf.nn.dropout()是一个防止模型过于拟合的方法,该方法顾名思义就是丢弃一部分数据,来达到防止过于拟合的目的!我们看一个例子,这个是全连接层的操作importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3])b=tf.constant([7.5,8.4,9.4,10.41,11.1,-12.0],
- Tensorflow激活函数--tf.nn.dropout
且行且安~
深度学习
前言:激活函数(ActivationFunction)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络。神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取激活函数要保证数据输入与输出也是可微的。###激励函数的作用如果不使用激活函数,此时激活函数本质上相当于f(x)=ax+b。这种情况下,神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数。不难看出,不论神经网络有多少层,输出与输入都是线性关系
- tf.nn.dropout()
YY.net
tf.nn.dropout()是tensorflow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它可以用在输入层、隐层和输出层Dropout就是在训练过程中随机扔掉一部分神经元,这次训练过程中不更新其权值,也不参加神经网络的计算。主要参数说明:tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None):x:输入的张量keep_prob:
- tf.nn.dropout() 警报信息处理
xuan9719
WARNING:Loggingbeforeflagparsinggoestostderr.callingdropout(fromtensorflow.python.ops.nn_ops)withkeep_probisdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Instructionsforupdating:Pleaseuse‘rate’insteadof‘
- TensorFlow中tf.nn模块
weixin_30642305
ActivationFunctions(激活函数)tf.nn.relu(features,name=None)#max(features,0)tf.nn.relu6(features,name=None)#min(max(features,0),6)tf.nn.softplus(features,name=None)#log(exp(features)+1)tf.nn.dropout(x,keep
- tensorflow学习笔记(四):激活函数
ke1th
tensorflowtensorflow学习笔记
tesorflow中的激活函数所有激活函数输入和输出的维度是一样的tf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()tf.nn.elu()tf.nn.bias_add()tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus()tf.nn.softsign()tf.nn.dropout()tf.nn.relu_layer(x,weights,b
- 第六天、手写数字识别改进+TensorBoard(TensorFlow可视化)
Lemonweed_hh
一、手写数字识别的改进:将识别准确率提高到98%以上在代码里L1_drop=tf.nn.dropout(L1,keep_prob)这一句报错ValueError:Shapes(?,10)and()areincompatible,可能是定义占位符的时候定义成了:keep_prob=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])应该定义成:keep_prob=tf.place
- Tensorflow——tf.nn.dropout防止过拟合
SpareNoEfforts
Dropout原理简述:tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层。Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下:但在测试及验
- tf.nn.dropout
xyq_learn
tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)Type:functionDocstring:Computesdropout.Withprobabilitykeep_prob,outputstheinputelementscaledupby1/keep_prob,otherwiseoutputs0.Thescalingi
- tf.nn.dropout的使用
nineteens
tf.nn.dropout
神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数,但是如果神经网络设置的足够复杂,将会导致过拟合(overfitting)的出现,就好像下图这样。看到这个蓝色曲线,我就知道:很明显蓝色曲线是overfitting的结果,尽管它很好的拟合了每一个点的位置,但是曲线是歪歪曲曲扭扭捏捏的,这个的曲线不具有良好的鲁棒性,在实际工程实验中,我们更希望得到如黑色线一样的曲线。tf.nn
- tensorflow 多层感知机MLP
Neekity
pythontensorflow
tf.nn.dropout(x,keep_prob)x:指输入keep_prob:设置神经元被选中的概率importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_dat
- Tensorflow学习笔记
Katou27
学习笔记
Tensorflow学习笔记tf.reshape:tf.matmul:tf.concat:tf.ConfigProto:ret,img=cv2.VideoCapture(path).read()tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape,=None,seed=None,name=None):tensorflow.python.tools.inspect_checkp
- 神经网络使用drop_out消除过拟合+MNIST
Fitz_p
python人工智能神经网络机器学习
1.drop_out的原理为:通过将某神经元的输出设置为0,达到使其失活的效果,消除网络中过分依赖某个神经元2.过拟合一般出现在网络过分复杂,且训练数据较少的情况,数据较少而未知参数太多,则较易产生过拟合3.核心代码:layer1=tf.nn.dropout(layer1,drop_out)#3-3MNIst数据集使用drop-out提升准确率,消除部分过拟合importtensorflowast
- 防止过拟合采用dropout方式:tf.nn.dropout()/tf.layers.dropout()
curious_girl
tensorflow
#防止全连接层过拟合,采用tf.layers.dropout(x,rate,training=false)函数来dropout,#一般在training过程training=true,即启动dropout,在每次迭代都rate比例的神经元。#在testting时不会dropout#例子可视化非常好#另一种dropout方式:tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape
- tensorflow-激活函数及tf.nn.dropout
eclipSYcn
深度学习笔记tensorflow
参考《Tensorflow技术解析与实战》激活函数激活函数(activationfunction)将神经元计算wTx+b的结果经过非线性表达映射到下一层。需要可微,激活函数不会改变输入数据维度。sigmoid函数:σ(x)=11+e−x(1)将输出映射到(0,1)内,缺点:软饱和性:取值无穷大时,一阶导数趋于0,容易产生梯度消失。(硬饱和:某阶段一阶导数等于0)tanh函数:tanh(x)=1−e
- tensorflow-激活函数及tf.nn.dropout
eclipSYcn
深度学习笔记tensorflow
参考《Tensorflow技术解析与实战》激活函数激活函数(activationfunction)将神经元计算wTx+b的结果经过非线性表达映射到下一层。需要可微,激活函数不会改变输入数据维度。sigmoid函数:σ(x)=11+e−x(1)将输出映射到(0,1)内,缺点:软饱和性:取值无穷大时,一阶导数趋于0,容易产生梯度消失。(硬饱和:某阶段一阶导数等于0)tanh函数:tanh(x)=1−e
- TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合
huahuazhu
机器学习深度学习tensorflow
一、Dropout原理简述:tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层。Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下:但在测试
- tensorflow学习笔记(四):激活函数
u012436149
tesorflow中的激活函数所有激活函数输入和输出的维度是一样的tf.nn.relu()
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tf.nn.softsign()
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- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。