exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式为 tf.train.exponential_decay( ) 在 Tensorflow 中,exponential_decay()是应用于学习率的指数衰减函数(实现指数衰减学习率). 在训练模型时,通常建议随着训练的进行逐步降低学习率.该函数需要`global_step`值来计算衰减的学习速…

神经网络的优化方法: 1.学习率的设置(指数衰减) 2.过拟合问题(Dropout) 3.滑动平均模型(参数更新,使模型在测试数据上更鲁棒) 4.批标准化(解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散,爆炸等) 一.学习率的设置----指数衰减方法 通过指数衰减的方法设置GD的学习率.该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解,又可保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近局部最优. 学习率不能过大,可能让参数在极值两侧波动,不能过小,训练时间会过长. TensorFlow提供的方法:tf.…

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用 tf.train.ExponentialMovingAverage 滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性(robustness). tensorflow 下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率(decay).该衰减率用于控制模型更新的速度.该衰减率用于控制模型更新的速度,ExponentialMovingAverage 对每一个(待更新训练学习的)变量(variable)都会维护一个影…

Training | TensorFlow tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类(class) 1. 优化器(optimizer) 优化器的基类(Optimizer base class)主要实现了两个接口,一是计算损失函数的梯度,二是将梯度作用于变量.tf.train 主要提供了如下的优化函数: tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOpzimizer Ada delta tf.…

save =  tf.train.Saver() 通过save. save() 实现数据的加载 通过save.restore() 实现数据的导出 第一步: 数据的载入 import tensorflow as tf #创建变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name='v1')) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name='v2')) #初始化变量 init_op = tf.global_v…

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情…

搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的tf.train模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比. Stochastic Gradient Descent(SGD) 最基础的方法就是GD了,将整个数据集放入模型中,不断的迭代得到模型的参数,当然这样的方法计算资源占用的比较大,那么有没有什么好的解决方法呢?就是把整个数据集分成小批(mini-bat…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思…

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…