问题描述 这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier,搭建一个典型的神经网络的基本思路是: 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数 然后迭代: 前向传播(Forward propagation) 计算cost(Compute cost) 反向传播(Backward propagation) 更新参数(Update parameters) 使用训练好的参数去做预测 在训练的时候发现了一个很奇怪的现象:每一次迭代所有的cost都为0.一开…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 LEARNING_RATE_DECAY = 0.…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE = 0.1 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 TR…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.9…

import os import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子目录,每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片. INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\flower_photos'…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

以下代码摘自<Tensorflow实战Google 深度学习框架>. 由于这段代码包含了激活函数去线性化,多层神经网络,指数衰减学习率,正则化防止过拟合,滑动平均稳定模型等手段,涵盖了神经网络模型的精华,摘录于此. 注:书中的原始数据集可以在…