TensorFlow 深度学习框架(5)-- 神经网络优化算法(梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型)
(1)梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法,从而使得神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值,从而使神经网络的模型在训练数据集...
【Tensorflow学习二】神经网络优化方法学习率、激活函数、损失函数、正则化
文章目录 预备知识tf.wheretf.random.RandomState.rand() 返回一个[0,1)之间的随机数np.vstack() 将数组按照垂直方向叠加np.mgrid[ ] np.ravel( ) np.c_[ ] 一起使用可以生成网格坐标点复杂度、学习率复杂度指数衰减学习率激活...
粒子群优化算法对BP神经网络优化 Matlab实现
1、粒子群优化算法粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于SwarmInteligence的优化方法。同遗传算法类似,也是一种基于群体...
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σixi*wi+b),f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等(1)激活函数re...
TensorFlow神经网络优化策略学习
这篇文章主要介绍了TensorFlow神经网络优化策略,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下