tf.nn.dropout

python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

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
·2022-05-05 12:04

TensorFLow 函数翻译 — tf.nn.dropout()

tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)###Computesdropout.计算dropout率。
HabileBadger·2021-05-15 02:15

8NER实战-(3)BiLSTM+CRF

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
弟弟们的哥哥·2020-10-11 08:59

tf.layers.dropout与tf.nn.dropout的区别

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。
BruceWang94·2020-08-25 15:08

tensorflow--激活函数

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
SUNFC·2020-08-19 00:49

tf.nn.embedding_lookup

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,
csdn_lzw·2020-08-05 18:45

tf.nn.dropout()的用法

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。
飞翔的绵羊·2020-08-04 09:20

tf.nn.dropout

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
Meiko丶·2020-08-04 02:54

tensorflow教程之tf.nn.dropout()方法解析，让你对神经网络不在头晕目眩

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！
tian_jiangnan·2020-08-04 01:22

Tensorflow激活函数--tf.nn.dropout

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
且行且安~·2020-08-03 21:38

tf.nn.dropout()

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
YY.net·2020-08-03 12:33

tf.nn.dropout() 警报信息处理

WARNING:Loggingbeforeflagparsinggoestostderr.callingdropout(fromtensorflow.python.ops.nn_ops)withkeep_probisdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Instructionsforupdating:Pleaseuse‘rate’insteadof‘
xuan9719·2020-07-29 01:49

TensorFlow中tf.nn模块

tf.nn.relu6(features,name=None)#min(max(features,0),6)tf.nn.softplus(features,name=None)#log(exp(features)+1)tf.nn.dropout
weixin_30642305·2020-07-10 06:57

tensorflow学习笔记（四）：激活函数

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
ke1th·2020-06-27 03:39

第六天、手写数字识别改进+TensorBoard(TensorFlow可视化)

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(?
Lemonweed_hh·2020-04-12 14:14

Tensorflow——tf.nn.dropout防止过拟合

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。
SpareNoEfforts·2020-02-27 07:05

tf.nn.dropout

tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None)Type:functionDocstring:Computesdropout.Withprobabilitykeep_prob
xyq_learn·2020-02-06 17:18

tf.nn.dropout的使用

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
nineteens·2019-08-31 14:10

tensorflow 多层感知机MLP

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
Neekity·2019-01-02 15:41

Tensorflow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
Katou27·2018-10-11 10:52

神经网络使用drop_out消除过拟合+MNIST

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
Fitz_p·2018-07-08 19:49

防止过拟合采用dropout方式：tf.nn.dropout()/tf.layers.dropout()

#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
curious_girl·2018-05-26 10:20

tensorflow-激活函数及tf.nn.dropout

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
eclipSYcn·2017-08-26 16:40

tensorflow-激活函数及tf.nn.dropout

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
eclipSYcn·2017-08-26 16:40

TensorFlow学习---tf.nn.dropout防止过拟合

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。
huahuazhu·2017-06-23 16:17

tensorflow学习笔记（四）：激活函数

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
u012436149·2016-10-20 17:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他