TomoBladeLee-优快云博客

原创 HW--Church numerals

The logician Alonzo Church invented a system of representing non-negative integers entirely using functions. Here are the definitions of 0, and a function that returns 1 more than its argument:

2017-07-19 04:14:54 993

The validation data set is a set of data for the function you want to learn, which you are not directly using to train the network. You are training the network with a set of data which you call the t

2017-06-19 23:33:10 835

原创 Tensorflow---monitoring,saver

这里主要介绍两种方式来监视训练。在介绍之前先讲一下 tf.saver 。这个可以用来保存变量。使用方法如下，可以保存所有变量，也可以保存部分指定变量。# Create some variables.v1 = tf.Variable(..., name="v1")v2 = tf.Variable(..., name="v2")...# Add an op to initializ

2017-06-04 16:33:26 7194

原创 Tensorflow--GPU/CPU/ contain variables in different devices

ksjsfsjsdsf

2017-04-08 02:11:27 991

原创 Tensorflow函数说明（4）—— variable_scope/name_scope

主要针对 tf.get_variable 来介绍共享变量的用法。tf.get_variable 与 tf.variable 的用法不同。前者在创建变量时会查名字，如果给的名字在之前已经被别的变量占用，则会报错，不会创建相应变量。而后者并不进行检查，如果有重复，则自动的修改名字，加上数字来进行区别。所以从这来看要想共享变量并不能通过使用相同的名字来调用多次 tf.get_variable 和

2017-04-07 08:18:20 5462

原创 Batch GD/Mini-batch GD/SGD/Mini-batch SGD/Online GD

Use the following loss function as an example:The parameter updating function should be:1. Batch GDIn the above function, m is the size of the whole batch, it updates parameters on the w

2017-04-03 23:28:49 728

原创 Tensorflow函数说明（3）——queue

Tensorflow 提供队列读取数据构造 batch 的方法。队列可以加快数据度的速度，先进先出等等的基本特性就不赘述了，直接介绍tensorflow 是如何做的。首先，用给的文件名列表生成一个文件名队列（file name queue）。然后，从文件名队列中，按照指定的方式按个读取单个数据。最后，再把读出的数据放入另外一个队列中，该队列 dequeue 用以构造 batch

2017-03-31 08:17:14 3742

原创 CIFAR10 代码分析详解——cifar10_input.py

这一部分代码需要留意的主要是如何构建队列，并从中读取数据的方法。from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport osfrom six.moves import xrange # pylint: disab

2017-03-31 07:41:35 10950 2

原创 Tensorflow函数说明（2）

tf.nn.conv2d 实现三维卷积，函数说明如下tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=true)input: [batch_size, in_height, in_width, in_channels]filter: [filter_height, filter_width, in_chan

2017-03-29 08:12:41 786

原创 CIFAR10 代码分析详解——cifar10.py

引入库，定义各种参数from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport osimport reimport sysimport tarfilefrom six.moves import urllibim

2017-03-28 21:19:38 13424 2

原创 Tensorflow函数说明（1）

Graph 表示可计算的图，其中包含 operation （节点）和 tensor （边）对象。开始执行程序时会有默认的图建立，可以用 tf.get_default_graph() 来访问。添加操作到默认的图里面可以用下面的方法。c = tf.constant(4.0)assert c.graph is tf.get_default_graph()即不指明创建新图，则所有操作都加到默认的图

2017-03-24 08:52:53 879

原创 CIFAR10 代码分析详解——cifar10_train.py

先在这里种个草，开篇后慢慢补完引入各种库，并定义参数from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom datetime import datetimeimport timeimport tensorflow

2017-03-24 08:30:05 4113

原创 Cross-Entropy 交叉熵

先上公式，交叉熵定义p(x) 是真正的概率分布, q(x) 是估计的概率分布. 这个评价准则是用来测量 q(x) 与 p(x)的相似程度. 在信息论里证明, 当q(x)=p(x)时, H(p,q) 达到最小值.在 Tensorflow 中, 对于某一特定图像， p(x) 是 one-hot vector ([0 0 0 1 0 0 0]), q(x) 是 softmax 层的输出.

2017-03-24 01:40:07 769

原创 local response normalization/batch normalization

local response normalization先上公式，local response normalization (lrn) 是用于数据归一化的方法。Tensorflow 中对应 tf.nn.local_response_normalization.假设输入是 [batch_size, height, width, channels], 那么lrn实际上是对某一个像素

2017-03-23 07:55:42 1512

转载 Weight Decay 权值衰减

分别转载自不同的博客：之一：在机器学习中，常常会出现overfitting，网络权值越大往往overfitting的程度越高，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。右边项即用来惩罚大权值。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值，而惩罚大的权值。从而避免overfitting的出现

2017-03-22 09:21:43 3769

不知道是谁的博客