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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能。 目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数。 在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合。 完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras API创建向量范数约束; 如何使用Keras API为MLP、CNN和RNN层添加权重约束; 如何通过向现有模型添加权重约束来减少过度拟合; 下面,让我们开始吧。 本教程分为三个部分: Keras中的权重约束; 图层上的权重约束; 权重约束

《快学 Go 语言》第 10 课 —— 错误与异常

import "os"import "fmt" ..... 在这段代码里有几个点需要特别注意。第一个需要注意的是 os.Open()、f.Read() 函数返回了两个值,Go 语言不但允许函数返回两个值,三个值四个值都是可以的,只不过 Go 语言普遍没有使用多返回值的习惯,仅仅是在需要返回错误的时候才会需要两个返回值。除了错误之外,还有一个地方需要两个返回值,那就是字典,通过第二个返回值来告知读取的结果是零值还是根本就不存在。 var score, ok := scores["apple"] 第二个需要注意的是 defer 关键字,它将文件的关闭调用推迟到当前函数的尾部执行,即使后面的代码抛出了异常,文件关闭也会确保被执行,相当于 Java 语言的 finally 语句块。defer 是 Go 语言非常重要的特性,在日常应用开发中,我们会经常使用到它。 第三个需要注意的地方是 append 函数参数中出现了 … 符号。在切片章节,我们知道 append 函数可以将单个元素追加到切片中,其实 append 函数可以一次性追加多个元素,它的参数数量是可变的。 var s = []int{1...

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