在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数的计算方式就是对输出值先算sigmoid,然后与真实值做交叉商运算。 sigmoid函数的定义:11+e−x\displaystyle\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1 交叉商的计算方式:−(labels...
在深度学习的编程题,里面我们碰到了关于tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits,下面我们将翻译官网给其提供的介绍,并举例说明! 函数原型:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits和tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits都是用于计算交叉熵损失函数的方法,但是它们的计算方式略有不同。 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits是用于二分类问题...
假设概率分布p为期望输出(target),概率分布q为实际输出(pred),HpqH(p,q)HpqPytorch中的CrossEntropyLoss()函数而是交叉熵的另外一种方式计算得到的:Pytorch中函数的主要是将和NLLLoss最小化负对数似然函数)合并到...
本文是对上篇博客的代码改进,就是将rnn改成lstm。 具体的改动大约是这几个地方 1.lstm_cell实现 def lstm_cell(rnn_input, pre_output, memory): #输入门 with tf.variable_scope('... wi = tf.get_variable('...
目录 第一讲:神经网络的计算过程,搭建出你的第一个神经网络模型。 准备数据:采集大量“特征/标签”数据 搭建网络:搭建神经网络结构(前传) 优化参数:训练网络获取最佳参数(反传) 应用网络:将网络封装为模型,...
张量(tensor) 就是多维数组 阶代表张量的维数 维数 阶 名字 0-D 0 标量scalar 1-D 1 向量vector 2-D 2 矩阵 matrix n-D n 张量 tensor 张量可以表示0阶到n阶的数组(列表) 数据
我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow内置的四个损失函数 (一)tensorflow内置的四个损失函数 (二)其他损失函数 (三)自定义损失函数 ...损失函数(loss function),量化了...
本文主要包括: 一、什么是LSTM 二、LSTM的曲线拟合 三、LSTM的分类问题 四、为什么LSTM有助于消除梯度消失 一、什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖...
转载说明 ... 作者:禅在心中 ...本文版权归作者和博客园共有,欢迎批评指正及转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。...LSTM(长短期记忆网络)...
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神经网络优化一、损失函数二、学习率三、滑动平均四、正则化五、神经网络搭建八股 一、损失函数 ...NN复杂度: 神经网络上待优化的参数: 二、学习率 三、滑动平均 四、正则化 五、神经网络搭建八股 ...
推荐系统之DIN代码详解 import sys sys.path.insert(0, '..') ...from torch import nn from deepctr_torch.inputs import (DenseFeat, SparseFeat, VarLenSparseFeat, get_feature_names) from deepctr_torch.models
self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.y, logits=self.prediction)) self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss) # 初始化...
Tensorflow1.x 系列为个人入门Tensorflow1的简要笔记,最近学习的论文涉及到了bilevel program和hypergradient的求解,对应的代码基于Tensorflow1实现,因此根据视频教程学习了解一下Tensorflow。...
本文介绍了神经网络优化中的学习率调整策略,常见激活函数,并手写实现激活函数。同时介绍了两种重要的算是函数和正则化方法。
题记:多年以后,当资深算法专家们看着无缝对接用户需求的广告收入节节攀升时,他们可能会想起自己之前痛苦推导 FM 与深度学习公式的某个夜晚……本文代码部分参考了 lambda 等同学的 TensorFlow 实现,在此向原作者...
一文搞定deeplearning_入门_理论基础_手撕代码,从理论到实践
作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2018年7月。 出处:https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/81031736 ...本文代码部分参考了lambda等同学的tens...
作者: 龙心尘 &&...本文代码部分参考了lambda等同学的tensorflow实现,在此向原作者表示感谢。...多年以后,当资深算法专家们看着无缝对接用户需求的广告收入节节攀升时,他们...