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在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求 Loss 对某个参数 的偏导数，然后进行参数更新的。因此造成梯度消失的原因主要有两个：1.当网络层 数很深，而当前的参数所在层又靠近网络的输入时，求导链就会非常长；2.如果其中的某些中间结果的值很小，并经过链式的累成作用，最终求得的梯度值就会接近于零，而导致参数得不到更新。可通过以下方法解决梯度消失的问题：1. 选用合适的激活函数。比如 ReLU 或者 Leaky ReLU。因为像 Sigmoid 和 Tanh 这样的激活函数，会.

一、Sigmoid1、函数公式：公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3， 1.5， -2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0；sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1)与概率值的范围是相对应的，这样sigmoid函数就能与一个概率分布联系起来了。我们经常说的...

Usetf.initializers.identity()to set theembeddings_initializerofSparseFeat,and settrainable=Falseto frozen embedding weights.import numpy as npimport tensorflow as tffrom deepctr.models import DeepFMfrom deepctr.feature_column import SparseFeat...

# To save/load weights,you can write codes just like any other keras modelsmodel = DeepFM()model.save_weights('DeepFM_w.h5')model.load_weights('DeepFM_w.h5')# To save/load models,just a little differentfrom tensorflow.python.keras.models import sa.

feature_columns = [SparseFeat('user_id',120,),SparseFeat('item_id',60,),SparseFeat('cate_id',60,)]def get_embedding_weights(dnn_feature_columns,model): embedding_dict = {} for fc in dnn_feature_columns: if hasattr(fc,'embedding_name'): .

sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）：　引用wiki百科的定义：　　A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).　　其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。sigmoid激活函数(也叫logistic_activate...