5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处(交叉熵定义有误) 2023年4月10日 上午2:37 • 深度学习 第一处: 书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了。 我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化。 第二处: 150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=241600.因为本层输入矩阵的深度是6,输出矩阵的每个节点要与6个滤波器尺寸大小的矩阵产生联系。 程序下载: https://pan.baidu.com/s/1E8UIyd75gg6Z4Hp4FiSAsg 云盘中,用jupyter直接运行即可。python3环境。 为什么原书这么基础的交叉熵都能写错呢? 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处(交叉熵定义有误) - Python技术站 深度学习 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 3.深度学习的实用层面 上一篇 2023年4月10日 上午2:37 2 (自我拓展)部署花的识别模型(学习tensorflow实战google深度学习框架) 下一篇 2023年4月10日 相关文章 PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八] 通过以上两个版本的模型代码简单的讲解,可以知道他们的不同点,其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上,在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息;而ERNIESageV2版本则作用在了边上,在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息,达到更好的交互效果。 为了实现可扩展的… 深度学习 2023年4月13日 000 [信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法:属性关系抽取 本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术,对属性和关系的抽取涉及多对多抽取,主要是使用可ERNIEKIT组件,整体效果非常不错,当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新,对训练和部署进行了提速。 [信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法:属性关系抽取 实体关系,实体属性抽取是信息抽取的关键任务;实体关系抽… 深度学习 2023年4月9日 000 TensorFlow实战Google深度学习框架5-7章学习笔记 目录 第5章 MNIST数字识别问题 第6章 图像识别与卷积神经网络 第7章 图像数据处理 第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据。以下代码是使用… 深度学习 2023年4月12日 000 《python深度学习》笔记—6.1-3、word embedding-使用预训练的词嵌入 一、总结 一句话总结: 【将文本转换为能处理的格式】:将原始文本转换为神经网络能够处理的格式。 【Keras 模型的 Embedding 层】:使用 Keras 模型的 Embedding 层来学习针对特定任务的标记嵌入。 【预训练词嵌入 提升 在小型自然语言处理问题】:使用预训练词嵌入在小型自然语言处理问题上获得额外的性能提升 1、使用预训练的词嵌… 深度学习 2023年4月13日 000 《神经网络和深度学习》系列文章七:实现我们的神经网络来分类数字(下) 尝试创建只有两层的神经网络,一个784个神经元的输入层和一个10个神经元的输出层,没有隐含层。用随机梯度下降法来训练这个网络。你能取得多高的分类精度? 早些时候,我跳过了MNIST数据时如何被加载的细节。它相当的简单。为了完整性,这是代码。被用于存储MNIST数据的数据结构在文档注释中被说明。这是简单明了的事情,由Numpy的ndarray对象构成的元组和列… 深度学习 2023年4月12日 000 深度学习——无监督,自动编码器——尽管自动编码器与 PCA 很相似,but自动编码器既能表征线性变换,也能表征非线性变换;而 PCA 只能执行线性变换 自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层、隐藏层(编码层)和解码层。该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征。 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器的训练目标是将输入复制到输出。在内部,它有一个描述用于表征其输入的代码的隐藏层。 自动编码器的目标是学习函数 h(x… 深度学习 2023年4月12日 000 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型。由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合。然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题。在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性。我们的网络名为PointNet,为从目标分类、部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构。虽然简单… 深度学习 2023年4月11日 000 Google深度学习开源框架TenseorFlow安装 – cslxiao Google深度学习开源框架TenseorFlow安装 Google近期发布了TensorFlow,考录到Google出品,必属精品,估计这玩意会火,不过火钳刘明已经来不及了 今天才想着安装来试试 TensorFlow官网:https://www.tensorflow.org/ 安装的话最简单的是pip安装: $ pip install https://st… 深度学习 2023年4月15日 000