tf.reduce_mean tf.reduce_sum优化目标函数时如何选择

最新推荐文章于 2021-12-29 14:13:45 发布
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四、线性规划 优化目标函数
学以致用 知行合一
05-07 2900
如果我们正在解决一个最大化问题，我们希望以具有正降低成本的变量为中心。 如果我们正在解决一个最小化问题，我们希望以具有负降低成本的变量为中心。 降低成本的价值实际上是随着我们增加我们所依赖的变量而 z 变化的速率。 因此，如果降低的成本非常大（绝对值），那么目标值的变化非常快。 因此，一种可能的转动策略是选择具有最大可能降低成本（正确符号的）的转动。
tf.reduce_mean 和 tf.reduce_sum, 优化目标函数时如何选择？
EdisonLeeeee的博客
07-18 3062
详细介绍了TensorFlow中两个常用的函数tf.reduce_sum和tf.reduce_mean，并说明了训练时候的目标函数应该选取哪一个
tf.reduce_sum()_tf.reduce_mean()_tf.reduce_max()
hellocsz的博客
04-15 208
tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None） Args: input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. #输入 axis: The dimensions to r...
tensorflow学习（4）：损失函数+优化方法
shanlepu6038的博客
11-26 2428
一、损失函数 提起损失函数，大概最常用的就是交叉熵和均方误差了。 1.交叉熵损失函数：针对分类问题 假设某个样例的正确答案是(1,0,0)，预测值是[0.5,0.4,0.1] 那么其交叉熵为H((1,0,0),(0.5,0.4,0.1))=-(1log0.5+0log0.4+0*log0.1)=0.3 所以，在代码实现时如下：假设label为y，预测值为y’，则交叉熵为 cross_entrop...
优化问题-目标函数确定
星梦的博客
12-29 3424
最小时间代价函数： 二次代价函数： 需要注意的是，控制输入是有限制的， 如果输入没有限制，那么最优的控制策略将会采用无限大的控制输入，瞬间让砖块达到目标，这在实际中显然是不可能的。 除了输入约束外，还有一种方法能限制控制输入过大，即对控制量采用一个二次惩罚函数： 这个惩罚项可以加到上面任意一个代价函数中。 对于优化问题的求解而言，某些形式的代价函数会更容易处理。例如，当目标函数被写作加性代价（additive cost）的形式时，问题的求解就会变得更加简单，因为这种代价函数通常可以产生递归解（rec
目标函数的经典优化算法介绍
机器之心
11-28 1万+
本文使用通俗的语言和形象的图示，介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体，并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优
tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用
09-17
### TensorFlow中tf.reduce_mean函数详解 #### 一、引言 在深度学习和机器学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源库被广泛应用于构建各种复杂的神经网络模型。在TensorFlow中，`tf.reduce_mean`是一个非常实用且...
Tensorflow中的降维函数tf.reduce_*使用总结
09-17
例如，`tf.reduce_sum`常用于计算损失函数的总和，`tf.reduce_mean`用于计算平均损失，`tf.reduce_max`和`tf.reduce_min`可以用于寻找特征的最大值或最小值，而`tf.reduce_all`则在逻辑运算中发挥作用，检查所有条件...
tf.reduce_sum()方法深度解析
Cy_coding的博客
09-24 2340
tf.reduce_sum()函数深度解析 从矩阵，数组，数据存储的角度 解析axis参数的意义
tf.reduce_sum函数中reduction_indices详解
AnneQiQi的博客
12-03 1850
TensorFlow 的python使用方式： 在tensorflow的使用中，经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数，函数中reduction_indices参数表示函数的处理维度： reduction_indices参数的值默认的时候为None,默认把所有的数据求和，即结果是一维的。 reduction_indices参数的值为0的时候，是第0维对应位置相加。...
【tensorflow】中 tf.reduce_mean函数：求均值
电子生医小白的博客
04-22 1591
参考文章： 版权声明：本文其中一部分参考了优快云博主「-牧野-」的原创文章，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826 tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。 tf.reduce_mean 函数 reduce_mean( input_tensor, axis=.
五点平滑算法轨迹优化
08-16
本代码用于平滑轨迹，方法是每进入5个点，就对五个点进行处理，让其符合一段平滑曲线。前一个第五点后面新进的第一个点的链接方法是直接连线（暂未想到更好的方法，如果有就再次更新），里面有注释可以慢慢看。
SVM入门（1）--优化目标函数的来龙去脉
但行好事，莫问前程
08-29 9128
在线性可分的场景下，SVM的优化目标函数为： 如果是刚接触SVM,你可能不知道这个目标函数，当然你也不知道这个w是什么，后面的这个约束条件什么意思。没关系，你现在只要记着，这个就是在线性可分类场景下，SVM最终要优化的目标函数。显然，这个目标函数是二次的，约束条件是线性的，所以它是一个凸二次规划问题。对于这样的二次规划问题，有现成的二次规划优化包来求解。 现在，
深度学习中如何选择好的优化方法（optimizer）【原理】
weixin_42044102的博客
06-10 3266
除了随机梯度初始化（SGD），在深度学习中还有很多其他的方法可以对网络进行优化1. 减少网络收敛时间2. 除了学习率（learning rate）还有更多其他的参数3. 比SGD到达更高的分类准确率一. 自适应学习率为了更好的理解优化的方法，这里我们都是用伪代码的方式来进行描述。首先，我们先来看我们最熟悉的SGD的方法W += -lr * dW其中我们有三个变量：1. W：权值矩阵2. lr：学习...
tensorflow学习之常用函数：tf.reduce_mean，tf.reduce_sum
comway_Li的博客
07-22 1455
前沿 学习TensorFlow的时候，经常要编写损失函数的代码，经常需要用到tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数。 reduce_max 求最大值tf.reduce_max(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 参数1--input_tensor:待求值的tensor。 ...
TensorFlow的reduce_sum()函数、tf.reduce_mean()和tf.reduce_max()
南淮北安的博客
09-07 2332
文章目录一、reduce_sum() 函数二、tf.reduce_mean()和tf.reduce_max() 一、reduce_sum() 函数 reduce_sum 应该理解为压缩求和，用于降维(是从维度上考虑的) tf.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_...
Tensorflow解决reduce_mean出现"nan"提示
野生蘑菇菌的博客
02-26 2022
在上一篇博客中，我们简单分析了tensorflow参数传递的问题。接下来我们来看reduce_sum() tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None) reduce_sum中的r...
TensorFlow基础1：reduce_sum()函数和reduce_mean()函数
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TensorFlow之reduce_sum()函数和reduce_mean()函数
tf常见的优化器（Optimizer）汇总
Bubbliiiing的学习小课堂
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tf.train常见的Optimizer汇总及其参数解释tf.train常见的Optimizer例子numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='I'):numpy.random.uniform...
Tensorflow降维函数tf.reduce_详解与示例
在Tensorflow中，降维函数tf.reduce_*是一组强大的工具，用于简化数据处理过程，特别是在处理张量时。这些函数主要用于沿着指定的维度对张量进行聚合操作，例如求和、最小值、最大值等。以下是对几个主要降维函数的...
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