2回答
例如，对于一个简单的线性模型y=wx+b，其中x和y分别是输入和输出，w和b是训练参数，我想知道，在每个时期，如何才能先更新b，然后更新w
浏览 32提问于2021-09-02得票数 0
1回答
我试图建立一个使用非负矩阵分解的推荐系统。以为模型，拟合数据，造成一定的损失(即重建误差)。然后，我使用方法生成新数据的推荐。
使用的损失函
浏览 1提问于2018-03-17得票数 5
1回答
在Python中进行梯度下降的一种方法是自己编写代码。然而，考虑到它在机器学习中有多么流行，我想知道是否有一个Python库可以导入，给我一个梯度下降方法(最好是小批处理梯度下降，因为它通常比批处理和随机梯度下降更好，但是如果我错了，请纠正我)。我没有使用TensorFlow的经验，但是浏览了他们的在线API。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 3
回答已采纳
我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
当我使用tf.optimizer (e.g.ADAMOptimizer)的子类进行优化时，如何在Tensorflow中实现投影梯度下降？
浏览 1提问于2019-01-14得票数 0
我是tensorflow的初学者，我想实现MLP并基于反向传播算法对其进行训练，但当我阅读教程时，我发现它使用了像“随机梯度下降”这样的优化器，并在没有实现算法阶段的情况下调用了反向传播。这是如何反向传播的？
浏览 8提问于2016-12-15得票数 1
深度学习的h2o实现与tensorflow或theano有何不同。展示了h2o中的tensorflow实现。当h2o本身可以为神经网络的梯度下降问题找到最小值时，tensorflow在h2o中的用途是什么？
浏览 14提问于2017-07-14得票数 0
据我所知，根据的说法，使用feed_dict是一个计算成本很高的过程，应该避免使用。Tensorflow的输入管道应该更好。
我发现的所有小批量梯度下降教程都是用feed_dict实现的。有没有办法使用输入管道和小批量梯度下降？
浏览 4提问于2018-06-29得票数 0
我有一个网络，我正在选择要实现的框架: Keras、Tf-Slim或Tensorflow。
我的问题是，当我们使用Keras/Tf-slim而不是原生Tensorflow时，性能(准确性)是否会下降？我发现当我们使用Keras ()时，时间可能会更短，但是性能呢？
浏览 10提问于2018-01-30得票数 2
我有一个tensorflow训练模型，并在tensorflow测试，精度达到95%。我该从哪里看这个精度下降的地方？唯一的区别是我在TensorRT中进行批处理推理，而不是在Tensorflow中。
对于Tensorflow和
浏览 6提问于2020-09-11得票数 0
回答已采纳
1回答
R基函数glm()采用Fishers评分法求解MLE，而glmnet则采用坐标下降法求解同样的方程。坐标下降比Fisher评分更省时，因为Fisher评分除了计算其他一些矩阵运算外，还计算二阶导数矩阵。这使得执行起来很昂贵，而坐标下降可以在O(np)时间内完成同样的任务。为什么R基函数使用Fisher评分？这种方法比其他优化方法有优势吗？坐标下降和Fisher得分比较如何？我是比较新的做这个领域，所以任何帮助或资源将
浏览 0提问于2014-07-03得票数 11
是否有可能使用Tensorflow实现以下场景：如何将此组合组合在回调中？Tensorflow提供了tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler和回调函数on_train_batch_begin()或on_train_batch_end()有人能给我一个方法，如何创建这样一个组合回调，取决于批数和时间？
浏览 3提问于2020-08-06得票数 1
回答已采纳
在Matlab中，cp2tform可用于将关键点转换为固定坐标，特别是在人脸对齐中。如何在TensorFlow中实现？
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
在添加新op时，文档()说：既然这是可选的，如果我不写，梯度下降是如何计算梯度的？它用数值方法吗？如果是，什么？这会慢点吗？
浏览 0提问于2016-08-30得票数 0
回答已采纳
回顾TFF的教程(tensorflow- federated )，使用TFF执行联邦平均和梯度下降迭代似乎是很容易理解的，并且可以很容易地完成。但是，对于决策树培训等其他培训场景，我不清楚这样的实现是否容易获得。特别是TFF (tensorflow决策林)是否与TFF很好地集成.如果是这样的话，有没有人有一个实现回归树培训的例子？谢谢。
浏览 12提问于2022-09-10得票数 0
2回答
现在，他们在下降，但他们下降得太快了。如何在我的代码中实现计时器功能？现在我做了一个循环，它更新了glTranslate的y坐标。但是它仍然太快了！顶部的y是我在屏幕上按下的y坐标，而下切是令牌的最低开口点的坐标。
浏览 0提问于2016-12-11得票数 0
我假设随机梯度下降中的“随机”来自于每批样本的随机选择。但是，我所读到的关于这个主题的文章似乎表明，SGD对每个数据点都做了一个小的移动(权重变化)。Tensorflow如何实现它？
浏览 2提问于2021-11-11得票数 0
回答已采纳
但是，使用Keras进行的培训要慢得多，在Keras中，我的GPU的利用率明显较低。然而，在使用tensorflow在dataset上进行训练时，GPU的平均利用率为70%。当我使用同样的数据集生成器训练同一个网络时，我只需要存档~35%的GPU利用率。使用tensorflow，这里的关键似乎是，而不是，而是使用dataset中的张量作为图形的输入。the y tenso
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
1回答
我希望创建一个大的下降目标，并找到下降的坐标。我知道我可以使用DropTargetMonitor和getClientOffset()，但我不能完全确定正确的实现。这就是我到目前为止所知道的：const [{ isOver }, drop] = useDrop({ collect
浏览 9提问于2020-08-13得票数 0
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
腾讯云开发者
