regularizer

tensorflow篇

Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularize=None,activity_regularizer
逃淘桃·2018-06-12 15:06

2018-06-06

Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularize=None,activity_regularizer
逃淘桃·2018-06-06 11:13

tf.layers.dense用法

activation=None,  use_bias=True,  kernel_initializer=None,  bias_initializer=tf.zeros_initializer(),  kernel_regularizer
o0haidee0o·2018-05-30 19:58

梯度优化 SGD， BGD，MBD，Adagrad，Adadelta，Momentum，NAG，牛顿法

Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer
碧影江白·2018-04-09 21:49

tf.contrib.layers.l2_regularizer

2.0],[-3.0,4.0]])withtf.Session()assess:#输出为(|1|+|-2|+|-3|+|4|)*0.5=5print(sess.run(contrib.layers.l1_regularizer
Akino_Rito·2018-04-04 09:12

为什么在网络的最后用average pooling layer 代替FC

之间串联了fc层，发现有一些缺点：（1）参数量极大，有时候一个网络超过80~90%的参数量在最后的几层FC层中；（2）容易过拟合，很多CNN网络的过拟合主要来自于最后的fc层，因为参数太多，却没有合适的regularizer
行者无疆兮·2018-03-28 11:33

TensorFlow实现mnist数字识别——两层全连接实现

28*28output_node=10#输出层的节点数相当于分类器的类别的个数L1_node=500#隐藏层节点的个数1.2定义权重初始化函数defget_weight_variable(shape,regularizer
阳光非宅男·2018-02-22 17:43

MNIST数字识别问题完整版

importtensorflowastf#定义神经网络结构相关的参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10LAYER1_NODE=500defget_weight_variable(shape,regularizer
Yenpo_Ma·2018-02-06 20:45

Keras中的Embedding层

Embedding(n_in,n_out,input_length=1,W_regularizer=l2(1e-4))(inp)Embeddin
Lefenger·2018-01-24 23:30

统计学习方法(-)

在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项(regularizer)或罚项(penaltyterm)。
lc900730·2017-12-16 23:46

keras：3)Embedding层详解

层keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
PJ-Javis·2017-08-26 08:04

tensorflow regularizer(正则化)防止过拟合

Regularizer是防止网络过拟合的一种有效方法。这篇文章主要探讨如何在自己的网络模型中加入正则化，防止过拟合。
LordofRobots·2017-08-23 12:57

keras——常用层

units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer
gufeng_1992·2017-06-10 22:30

Keras学习笔记（一）

units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer
gjq246·2017-05-23 11:41

TensorFlow 学习（十一）—— 正则（regularizer）

正则作用的对象是目标函数，如图对均方误差使用ℓ2正则：loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda
Inside_Zhang·2017-03-19 16:49

论文笔记 | Learning Deep Features for Discriminative Localization

AntonioTorralbaBoleiZhouAbstract受到NIN的启发，将globalaveragepooling用于定位1.IntroductionGlobalaveragepoolinglayer不仅是一个regularizer
bea_tree·2016-07-04 23:48

运行Keras例子程序：imdb_cnn.py

keras函数解析1）keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim,output_dim,init='uniform',input_length=None,W_regularizer
csmqq·2016-06-06 15:48

机器学习基础（十三）—— regularization & validation

（1）无论是正则化（regularization）还是校验（validation）都是一种模型选择方法；（2）regularization：经验风险（Ein）+regularizer，二者加在一起，又称为
lanchunhui·2016-03-24 19:00

自适应学习率调整：AdaDelta - Physcal

神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer
zhaoluffy·2015-12-04 16:17

自适应学习率调整：AdaDelta - Physcal

神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer
a1429331875·2015-12-04 16:00

机器学习基石 作业4 带Regularizer和Cross Validation的线性回归分类器

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""__title__='main.py'__author__='w1d2s'__mtime__='2015/10/30'"""fromnumpyimport*fromRidgeRegimport*fromValidationimport*importsysimportstringdefData_Pretreatmen
w1d2s·2015-10-30 21:58

正则化解决过拟合问题

正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penaltyterm)。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。
mm_bit·2015-07-24 14:00

vl_Feat---vl_slic的使用

刚开始用这个函数很困惑，为什么生成的不是superpixel%imcontainstheinputRGBimageasaSINGLEarray regionSize=10; regularizer=10
yeyang911·2014-09-09 15:00
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