keras如何解決局部最小問題

原創 腾云鹏A 2020-05-22 14:53

keras如何解決局部最小問題

https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html#rmsprop

 

keras如何解決局部最小問題 API

https://keras.io/api/optimizers/

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一開始由於我本身軟件開發的基礎，短期內很快就完成了前端開發納米學位的學習。但這招“閃電戰”在機器學習面前立馬不管用了。“強化學習”和“深度學習”這些課題都很難，大大超出了我目前的能力範圍，我卡了很久。最後決定看不懂的暫時跳過，先堅持自己的

腾云鹏A 2020-07-07 03:28:25

transform.Normalize()用法後面參數爲什麼用（0.5，0.5，0.5）（0.5，0.5，0.5）

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transfer dense121遷移學習模型模板參數不變只訓練classifier這一層的參數

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解決softmax後列和不爲1的bug記錄 ：問題原因爲 s爲1維的，來除torch.exp(x)（64x10）時候，維數不對應,需要將s也要轉換爲2維的即維數爲（64x1）,纔可以廣播按行對應相除

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注意使用 nn.CrossEntropyLoss()作爲損失函數，最後一層輸出不要softmax了，因爲nn.CrossEntropyLoss()已經包含了該操作

# Build a feed-forward network model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 128),                       nn.ReLU(),            

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