TensorFlow L2正则化 L2正则化在机器学习和深度学习非常常用,在TensorFlow中使用L2正则化非常方便,仅需将下面的运算结果加到损失函数后面即可 reg = tf.contrib.layers.apply_regularization(tf.contrib.layers.l2_regularizer(1e-4), tf.trainable_variables())…

TensorFlow正则化经常被用于Deep-Learn中,泛化数据模型,解决过拟合问题.再深度学习网络只有在有足够大的数据集时才能产生惊人的学习效果.当数据量不够时,过拟合的问题就会经常发生.然而,只选取我们需要的数据量的模型,就会非常难以继续进行泛化和优化.所以正则化技术孕育而生~~~~~~~ 正则化的基本思想是向损失函数添加一个惩罚项用于惩罚大的权重,隐式的减少自由参数的数量.可以达到弹性地适应不同数据量训练的要求而不产生过拟合的问题.~~~~~~ #正则化 import tensorfl…

一.基础正则化函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 先看看tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)都执行了什么: i…

在一台ubuntu 16.04.2虚拟机上为golang安装TensorFlow. 官方参考:https://www.tensorflow.org/install/install_go 首先安装go 1.9 (参考 https://golang.org/doc/install) 下载1.9安装包 wget https://storage.googleapis.com/golang/go1.9.linux-amd64.tar.gz 解压到/usr/local sudo tar -C /usr/lo…

tf.Session(),tf.InteractivesSession(),tf.train.Supervisor().managed_session()  用法的区别: tf.Session() 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],…

我们看到,利用TensorFlow 和训练好的Googlenet 可以生成多尺度的pattern,那些pattern看起来比起单一通道的pattern你要更好,但是有一个问题就是多尺度的pattern里高频分量太多,显得图像的噪点很多,为了解决这个问题,可以进一步的引入一个先验平滑函数,这样每次迭代的时候可以对图像进行模糊,去除高频分量,这样一般来说需要更多的迭代次数,另一种方式就是每次迭代中增强低频分量的梯度,这种技术被称为: 拉普拉斯金字塔分解,这里我们就要用到这种技术,我们称为:Lapla…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 非线性回归 # 使用numpy生成200个随机点 x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data=np.square(x_data)+noise # 定义两个placeholder x=tf.pla…

1.placeholder 一个数据占位符,用于在构建一个算法时留出一个位置,然后在run时填入数据. x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) z = x*y with tf.Session() as sess: print(sess.run(z,feed_dict={x:3.0,y:2.0})) 2.variable 存储节点作为数据流图中的有状态节点,其主要作用是在多次执行相同数据流图时存储特定的参数,如深度…

1.CKPT 目录结构 checkpoint: model.ckpt-1000.index model.ckpt-1000.data-00000-of-00001 model.ckpt-1000.meta 特点: 首先这种模型文件是依赖 TensorFlow 的,只能在其框架下使用: 数据和图是分开的 这种在训练的时候用的比较多. 代码:就省略了 2.pb模型-只有模型 这种方式只保存了模型的图结构,可以保留隐私的公布到网上. 感觉一些水的论文会用这种方式. 代码: thanks:https:/…

主要内容: 一.欠拟合和过拟合(over-fitting) 二.解决过拟合的两种方法 三.正则化线性回归 四.正则化logistic回归 五.正则化的原理 一.欠拟合和过拟合(over-fitting) 1.所谓欠拟合,就是曲线没能很好地拟合数据集,一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的. 2.所谓过拟合,就是曲线非常好地拟合了数据集(甚至达到完全拟合地态度),这貌似是一件很好的事情,但是,曲线千方百计地去“迎合”数据集,就导致了其对其他数据的预测性或者说通用性不高.这就好像,期末考…