tensorflow 一些调参记录

最新推荐文章于 2020-12-30 13:13:11 发布
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分类专栏： python tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Pacer95/article/details/89042956
本文探讨了ReLU激励函数的潜在问题，特别是在其激活值为负时导致神经元“死亡”的现象。针对这一问题，文章推荐使用Leaky ReLU作为替代方案，并分享了实际应用中的经验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

1.  使用relu激励函数要比较小心，因为relu在激活值为负的情况下的导数恒等为0，就等于这个神经元死了。训练到后期，准确度或者输出突然降为0，可以考虑是不是relu的问题

如果你的输入样本数据有负数，我用leaky_relu实测效果比relu更好。

http://www.mamicode.com/info-detail-2351879.html 详解了relu缺点

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一切皆是映射：深度学习模型的自动化调参技术 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习技术的飞速发展
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weixin_30337251的博客
06-28 162
1.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1) 参数小，loss减少的慢；参数大，出现Nan问题 2.optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate=1) 改为自适应参数形式 3. tf.nn.relu() 改为 tf.nn.leaky_relu() 转载于:h...
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05-04
TensorFlow并没有内置的网格搜索调参功能，但可以通过编写自定义代码来实现。 以下是一种可能的方法： 1. 定义要调整的超参数和它们的可能值。例如，学习率可以设置为[0.1, 0.01, 0.001]。 2. 编写一个函数，该...
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silent56_th的博客
08-04 8942
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tensorflow超参数优化_或许是东半球最好用的超参数优化框架： Optuna 简介
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12-30 666
今年夏天参与了一个我很喜欢的超参数框架 Optuna (Optuna - A hyperparameter optimization framework)的文档翻译工作。现在翻译已经基本完成(https://zh-cn.optuna.org)，而 Optuna 更成熟的 2.0 版本最近也要发布了。于是我们决定写一个介绍，希望让更多的中文用户了解和使用这个框架，并且能参与到社区中间来。Tensor...
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Copyright 2020 The TensorFlow Authors. #@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # https://www.apache.org/licenses/
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05-17 262
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