TF kadu kaal, Kuidas rakendada omaenda kadumisfunktsiooni prototüübi õppimiseks Kerase mudeli abil
Te peate iteratsioonide arvu käsitsi arvutama. Tugirattad, mis toetavad linti on elastsemad kui mõnedel teistel roomikutel.
Käivitage mudel Hinnake mudelit Eelmises jaotises õppisite, kuidas luua gaasijuhet mudeli söötmiseks, nii et pole vaja andmekogumit veel kord luua.
Ehitate nelja kihiga autokoodri.
Rendi Therm-A-Rest NeoAir XTherm large (soojustatud) - Hiking BaltNorth
Kasutate Xavieri initsialiseerimist. See on tehnika, millega algkaalud määratakse võrdseks nii sisendi kui ka väljundi dispersiooniga.
Lõpuks kasutate elu aktiveerimise funktsiooni.
- Uhised toiduainete kaalulangus
- Kim Kardashia kaalulangus
- В их понимании он действительно был таковым.
- Но вопрос этот мог оставаться открытым: кем бы ни являлись эти существа, они заслужили право Хилвар еле разобрал слова, которые Элвин прошептал на обратном пути.
Reguleerite kadumisfunktsiooni L2 regulaatoriga. Määratlege parameetrid Esimene samm tähendab neuronite arvu määratlemist igas kihis, õppimiskiirust ja korrigeerija hüperparameetrit. Enne seda impordite funktsiooni osaliselt.
Tihedate kihtide parameetrite määratlemiseks on parem meetod. Allolev kood määratleb autokooderi arhitektuuri väärtused.
Nagu eespool loetletud, on autokooderil kaks kihti, esimeses kihis on ja teises kihis neuronit. Peate määratlema õppimise määra ja L2 hüperparameetri. Määratlege arhitektuur Arhitektuuri pilti vaadates märkisite, et võrk virnastab kolm kihti väljundkihiga.
Allolevas TF kadu kaal ühendate sobivad kihid. Näiteks arvutab esimene kiht punkttoote sisendmaatriksitunnuste ja kaalu sisaldavate maatriksite vahel.
Pärast punkttoote arvutamist läheb väljund Elu aktiveerimisfunktsioonile. Maatriksite korrutamine on iga kihi jaoks sama, kuna kasutate sama aktiveerimisfunktsiooni. Pange tähele, et viimane kiht, väljundid, ei rakenda aktiveerimisfunktsiooni.
- Fatkiller Erfahrungen
- Camso legendaarne roomikusüsteem koos Camoplast roomikutega tagab parima manööverdusvõime koos sujuva sõiduga.
Määrake optimeerimine Viimane samm on optimeerija koostamine. Kaotuse funktsioonina kasutate keskmist ruutviga. Kui meenutate lineaarse regressiooni õpetust, teate, et MSE Leo Culleni kaalulangus prognoositava väljundi ja tegeliku sildi erinevusega.
Siin on silt silt, kuna mudel üritab sisendit rekonstrueerida. Seetõttu soovite prognoositava väljundi ja sisendi ruutu erinevuse summa keskmist. Gradientide arvutamiseks kasutate Adami optimeerijat.
Tasuta Kohaletoimetamine NIO-T6T 6W Transmissor PLL FM Stereo TF-Kaardi Maksimaalne Toetatav 128G
Eesmärgiks on kaotuse minimeerimine. Soovite kasutada partii suurustst toita torujuhet kordusega pilti.
Te peate iteratsioonide arvu käsitsi arvutama. See on tühine teha: Kui soovite iga kord edastada pilti ja teate, et andmekogumis on pilti, on korduste arv võrdne. Käivitage mudel Viimasena, kuid mitte vähem tähtsana, treenige mudelit.
Rendi Therm-A-Rest NeoAir XTherm large (soojustatud)
Koolitate epohhiga mudelit. See tähendab, et mudel näeb pilte korda optimeeritud kaaluni. Tensorflowis mudeli koolitamise koodid on teile juba tuttavad.
- Kui ma votan rasvapoleti, et saada ripitud
- TF Suurus
Väike erinevus seisneb andmete edastamises enne koolituse läbimist. Nii treenib mudel kiiremini.
TensorFlow Autoencoder: andmekogum koos sügava õppimise näitega
Olete huvitatud kaotuse printimisest pärast kümmet ajastut, et näha, kas mudel midagi õpib st kadu väheneb. Koolitus võtab 2 kuni TF kadu kaal minutit, olenevalt teie masina riistvarast. Saver with tf. Session as sess:sess. Pange tähele, et määrate funktsiooni mudeli hindamiseks erinevatel piltidel.
Mudel peaks paremini töötama ainult hobustel. Autokooderi arhitektuur, mis on sümmeetriline pöördekihiga, mille nimi on keskne kiht. Autokoodri saate luua järgmiselt: Osaline: tihedate kihtide loomiseks tüüpilise seadistusega: tf.