# import BatchNormalization
from keras.layers.normalization import BatchNormalization # instantiate model
model = Sequential() # we can think of this chunk as the input layer
model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5)) # we can think of this chunk as the hidden layer
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5)) # we can think of this chunk as the output layer
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('softmax')) # setting up the optimization of our weights
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) # running the fitting
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

BatchNormalization的使用的更多相关文章

  1. BatchNormalization批量归一化

    动机: 防止隐层分布多次改变,BN让每个隐层节点的激活输入分布缩小到-1和1之间. 好处: 缩小输入空间,从而降低调参难度:防止梯度爆炸/消失,从而加速网络收敛. BN计算公式: keras.laye ...

  2. batch-normalization为什么效果好

    batch-normalization为什么效果好 深度学习中 Batch Normalization为什么效果好? - 龙鹏-言有三的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/qu ...

  3. torch_12_dataset和dataLoader,Batchnormalization解读

    参考博客https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/86505934 深度学习入门之pytorch https://github.com/L1a ...

  4. BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm总结

    https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 http://www.dataguru.cn/article-13032-1.htm ...

  5. Inception系列之Batch-Normalization

    训练深度神经网络非常复杂,因为在训练过程中,随着先前各层的参数发生变化,各层输入的分布也会发生变化,图层输入分布的变化带来了一个问题,因为图层需要不断适应新的分布,因此训练变得复杂,随着网络变得更深, ...

  6. keras BatchNormalization 之坑

    任务简述:最近做一个图像分类的任务, 一开始拿vgg跑一个baseline,输出看起来很正常: 随后,我尝试其他的一些经典的模型架构,比如resnet50, xception,但训练输出显示明显异常: ...

  7. 深度学习中 --- 解决过拟合问题(dropout, batchnormalization)

    过拟合,在Tom M.Mitchell的<Machine Learning>中是如何定义的:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比 ...

  8. Tensorflow BatchNormalization详解:4_使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作

    使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearnin ...

  9. Tensorflow BatchNormalization详解:3_使用tf.layers高级函数来构建带有BatchNormalization的神经网络

    Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴 ...

随机推荐

  1. 谈谈maven多模块

    记得在校的时候,通常用的比较多是动态web工程,动态web工程导入最多就是jar包,这些jar包需要自己手动复制粘贴放入lib目录下,然后build path,有的IDE会自动build path有的 ...

  2. 乐观锁与悲观锁以及乐观锁的一种实现方式-CAS

    首先介绍一些乐观锁与悲观锁: 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁.传统的关系型数据库里边就用到了很 ...

  3. spring batch批量处理框架

    spring batch精选,一文吃透spring batch批量处理框架 前言碎语 批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分,spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息 ...

  4. GIT 分支管理:创建与合并分支、解决合并冲突

    分支就是科幻电影里面的平行宇宙,当你正在电脑前努力学习Git的时候,另一个你正在另一个平行宇宙里努力学习SVN. 如果两个平行宇宙互不干扰,那对现在的你也没啥影响.不过,在某个时间点,两个平行宇宙合并 ...

  5. SQL Server 中如何移动tempdb到新的位置

    操作步骤:1.检查tempdb的逻辑名字和它的存在位置.可以使用下面语句: SELECT name, physical_name FROM sys.master_files WHERE databas ...

  6. Luogu4528 CTSC2008 图腾 树状数组、容斥

    传送门 设$f_i$表示$i$排列的数量,其中$x$表示不确定 那么$$ans=f_{1324}-f_{1432}-f_{1243}=(f_{1x2x}-f_{1423})-(f_{14xx}-f_{ ...

  7. 搭建Zookeepeer源码工程

    一.搭建ant环境 1.下载ant&将ant解压至安装目录 http://ant.apache.org/bindownload.cgi 2.配置环境变量 ANT_HOME:配置ant的安装目录 ...

  8. 开发手记:Linux下更改Oracle表空间大小

    问题:同事反馈我们的测试环境数据库执行SQL和编译PKG非常慢,猜测可能是我们的测试环境数据库的表空间满了,但是我不知道数据库DBA的用户和密码. 步骤1:查看表空间占用情况 SELECT UPPER ...

  9. Jmeter(三十四)_Beanshell解析并提取json响应

    1:前置条件 将fastjson-1.2.49.jar包置于jmeter的lib目录下,并将该jar包添加到测试计划的Library中:否则会报:Typed variable declaration ...

  10. Oracle_安装问题

    [INS-07003] 访问 BeanStore 时出现意外错误   oracle安装时出现以下问题: 原因:未配置环境变量CLASSPASH 解决方法:新增系统变量,在我的电脑上右击-属性-高级系统 ...