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 跟着彭亮一起学人工智能之深度学习–零基础学人工智能 写在前面: 最近,跟着彭亮在麦子学院学习人工智能相关的课程,课程讲的很好,所以打算一边学,一边记。这个系列就当是一个学习笔记。希望可以帮助到更多的人。 注明:此系列课程适用人员为有一定编程基础,最好有Python的编程基础的从业人员,或相关行业的从业人员,另外所有的人工智能相关的课程,无论是深度学习,还是机器学习。或多或少的都需要一定的数学基础。关于… 深度学习 2023年4月10日 000 文章预告的自我挖坑系列——时尚与深度学习 开这一系列的坑是我一直以来都想做的事情,纯属个人兴趣吧。 看到过不少论文是将时尚产业(也就是服饰之类的)与深度学习相结合,所以开写一个此类文献学习的总结的小坑,如果后期实现了什么的,也会一起写上。 null 深度学习 2023年4月9日 000 深度学习-LSTM 目录 前言 神经网络的历史和背景 循环神经网络的出现及其作用 LSTM在处理序列数据中的应用 LSTM的基本原理 LSTM的结构和原理 遗忘门、输入门、输出门的作用 LSTM的训练方法 代码 LSTM的改进 GRU Attention机制 双向LSTM 总结 LSTM的优势和局限性 前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,它由大… 深度学习 2023年4月10日 000 深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法 https://blog.csdn.net/heiheiya https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/86162747 一、标签分类不平衡 在学术中,使用的大部分数据集都是平衡的。也就是在supervised learning中,每一类别通常有数目相同的样本。而在我们采集自己的数据集训练时,获得的样… 深度学习 2023年4月10日 000 我在 B 站学习深度学习(生动形象,跃然纸上) 我在 B 站学习深度学习(生动形象,跃然纸上) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16577449/ tensorflow123http://tensorflow123.com 深度学习 2023年4月12日 000 吴恩达深度学习笔记(七) —— Batch Normalization 主要内容: 一.Batch Norm简介 二.归一化网络的激活函数 三.Batch Norm拟合进神经网络 四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会对输入数据进行归一化处理,使得各个特征的数值规模处于同一个量级,有助于加速梯度下降的收敛过程。 2.在深层神经网络中,容易出现梯度小时或者梯度爆炸的… 深度学习 2023年4月13日 000 深度学习变革视觉计算总结(CCF-GAIR) 孙剑博士分享的是《深度学习变革视觉计算》,分别从视觉智能、计算机摄影学和AI计算三个方面去介绍。 他首先回顾了深度学习发展历史,深度学习发展到今天并不容易,过程中遇到了两个主要障碍: 第一,深度神经网络能否很好地被训练。在深度学习获得成功之前曾被很多人怀疑,相比传统的机器学习理论,深度学习神经网络的参数要比数据大10倍甚至上百倍; 第二,当时的训练过程非… 深度学习 2023年4月12日 000 深度学习 学界 | 杜克大学NIPS 2017 Oral论文:分布式深度学习训练算法TernGrad 2017-09-11 13:26 机器之心报道 作者:吴欣 为了提高分布式深度学习的速度和效率,杜克大学「进化智能研究中心」陈怡然和李海教授的博士生温伟提出了 TernGrad 分布式训练算法,并与 Hewlett Packard Labs(慧与研究院)徐聪和内华达大学的颜枫教授合作,在大规模分布式深度学习中进行了有效的验证。该工作可以将浮点型的学习梯度(g… 2023年4月9日 000