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MNIST數(shù)據(jù)集識別 1.MNIST數(shù)據(jù)集：提供6W張2828像素點的0~9手寫數(shù)字圖片和標簽，用于訓練。提供1W張2828像素點的0~9手寫數(shù)...

搭建模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡八股 前向傳播就是搭建網(wǎng)絡，設計網(wǎng)絡結構（forward.py） 反向傳播就是訓練網(wǎng)絡，優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)（backward.py...

基于tensorflow的NN，用張量表示數(shù)據(jù)，用計算圖搭建神經(jīng)網(wǎng)絡，用會話執(zhí)行計算圖，優(yōu)化線上的權重（參數(shù)），得到模型。 張量（tensor）...

神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)過程： 1.準備數(shù)據(jù)集，提取特征，作為輸入，傳給神經(jīng)網(wǎng)絡2.搭建NN結構，從輸入到輸出（先搭建計算圖，再用會話執(zhí)行）（NN前向傳播算...

反向傳播 反向傳播 訓練模型參數(shù)，在所有參數(shù)上用梯度下降，使NN模型在訓練數(shù)據(jù)上的損失函數(shù)最小損失函數(shù)（loss）：預測值（y）與已知答案（）的...

1.神經(jīng)網(wǎng)絡NN復雜度：多用NN層數(shù)和NN參數(shù)的個數(shù)表示2.層數(shù) = 隱藏層的層數(shù)+1個輸出層3.總參數(shù) = 總W+總bNN優(yōu)化目標：loss最...

學習率learning_rate:每次參數(shù)更新的幅度參數(shù)更新向著損失函數(shù)梯度下降的方向。學習率大了不收斂，小了收斂速度慢指數(shù)衰減學習率 LE...

1.使用圖 (graph) 來表示計算任務.2.在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執(zhí)行圖.3.使用 tens...

Variable 在tensorflow中只有定義該字符串是變量，它才是變量。語法： 如果你在 Tensorflow 中設定了變量，那么初始化變...

滑動平均 滑動平均（影子值）：記錄了每個參數(shù)一段時間內過往值的平均，增加了模型的泛化性。針對所有參數(shù)：w和b（像是給參數(shù)加了影子，參數(shù)變化，影子...