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CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释,整个网络的训练,主要就是为了学那个卷积核啊。

官方参数解释: Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d(incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weights_init='uniform_scaling', bias_init='zeros', regularizer=None, weight_decay=0.001, trainable=True, restore=True, reuse=False, scope=None, name='Conv2D') Input 4-D Tensor [batch, height, width, in_channels]. Output 4-D Tensor [batch, new height, new width, nb_filter]. Arguments incoming:Tensor. Incoming 4-D Tensor. nb_filter:int. The number of convo...

深度神经网络(DNN)的正则化

和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化 想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵WW,而不针对偏倚系数bb。利用我们之前的机器学习的知识,我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为: J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22 则加上了L2正则化后的损失函数是: J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22+λ2m∑l=2L||w||22J(W,b)=12m∑i=1m||aL−y||22+λ2m∑l=2L||w||22 其中,λλ即我们的正则化超参数,实际使用时需要调参。而ww为所有权重矩阵WW的所有列向量。 如果使用上式的损失函数,进行反向传播算法时,流程和没有正则化的反向传播算法完全一样,区别仅仅在...

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