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沙龙
1
回答
C++
TensorFlow
SoftmaxCrossEntropWithLogits
退货
(
成本
、
梯度
),
如何
获取
成本
?
、
我正在尝试在
C++
TensorFlow
中实现一个简单的神经网络。谢谢
浏览 0
提问于2017-08-11
得票数 1
2
回答
如何
在
TensorFlow
中设置权重
成本
强度?
、
我正尝试在我的深度学习项目中使用
TensorFlow
。(此中的λ。)
浏览 3
提问于2016-01-25
得票数 5
1
回答
只训练
tensorflow
中的一些变量
、
、
我用
tensorflow
来做
梯度
分类。train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)sess.run(train_op, feed_dict)这是我的问题。
如何
在培训时只更新
成本
函数中的一些变量?是否有方法将创建的变量转换为常
浏览 1
提问于2016-08-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如果你使用加号而不是tf.add,
tensorflow
还能正确计算渐变吗?
、
如果我有一个相当复杂的
成本
公式,如下所示:
tensorflow
还会找出正确的反向传播方程吗?换句话说,我
如何
确保
梯度
计算正确?
浏览 9
提问于2018-02-13
得票数 5
1
回答
SQLite:从查询优化器
获取
查询
成本
、
对于SQLite,给定一个SQLite,我试图弄清楚
如何
使用
C++
API从SQLite的查询优化器中
获取
Q的估计查询执行
成本
。我搜索了这个问题,在SQLite的网站上找到了很多关于这个
成本
的讨论,以及查询优化器是
如何
在内部使用的。但我无法找到任何
C++
API调用来
获取
此
成本
。因此,我猜想这样的调用可能没有实现,但也许有人知道
如何
从SQLite中
获取
这种
成本
?
浏览 2
提问于2016-07-22
得票数 2
2
回答
如何
使用Keras手动更新权重
、
、
、
、
我正在使用Keras构建一个LSTM,并通过使用外部
成本
函数进行
梯度
下降来调整它。因此,权重将更新为:我知道我可以使用keras.getweights()获得权重,但
如何
进行
梯度
下降并更新所有权重我只找到了一些与
tensorflow
相关的代码,但我不知道
如何
将其转换为Keras。 任何帮助,提示或建议都将不胜感激!
浏览 3
提问于2018-07-16
得票数 15
3
回答
在神经网络中,是否有可能用一个以上的输入进行
梯度
下降?
、
、
我最近读了一些教程、例子,所有的(不确定是否只是为了演示目的)都为一个输入做了
梯度
下降。为了深入了解反向传播,我编写了一个程序来做反向传播在线性/logistic回归中,通过多个输入和输出对
成本
的平均值进行
梯度
下降是有意义的,因为只有一层权重,而输入直接影响输出。在神经网络的情况下,我们得到一层激活(输出),我们有一个形状匹配的期望输出,所以我们通过减去预期输出,用我们的实际输出,得到
成本
,然后用链规则将它传回。但这样,我们必须比较我们的
成本
和神经元的激活,这些神经元是独特的,依赖于输入。因此,
浏览 0
提问于2020-07-28
得票数 0
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1
回答
是否有一种简单的方法在Optimizer.Maximize()函数中实现
TensorFlow
、
、
有几个实验依靠
梯度
上升而不是
梯度
下降。我已经研究了一些使用“
成本
”和“最小化”函数来模拟“最大化”函数的方法,但是我仍然不知道
如何
正确地实现最大化()函数。因此,考虑到
成本
函数的代码概念:train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.5).minimize(cost)maxMe = Function(Ycalculated)
浏览 4
提问于2016-07-06
得票数 6
1
回答
如何
训练一个模型时,导数是未知的,并需要一批产出计算
成本
?
、
我想知道
如何
在
tensorflow
中训练一个模型,如果
成本
不能在每一个输入中被评估。例如,如果我的目标函数测试某些条件是否在一半时间内得到满足(任何偏离该条件的行为都会受到惩罚)。以前,我会编写类似以下代码来定义我的
成本
函数和反向传播学习者:loss =
tensorflow
.losses.mean_squared_error(labels正确和不正确答案的空间不是有限的,当
成本
与输出的导数无法计算(使反向传播不可能)时,损失函数本身相对容
浏览 0
提问于2018-04-17
得票数 2
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2
回答
构造tf.Variable对象的张量
、
我的
成本
函数涉及矩阵我可以定义import
tensorflow
as tfb=0.4这在优化中运行得很好,但是我说我有四个变量: 1-a,b,a,1-b (
梯度
有四个元素)。另一方面,我希望我的变量是两个:a和b(
梯度
有两个元素)。[1]],[var[0],1.0-var[1]]])TypeError: List
浏览 0
提问于2018-06-07
得票数 2
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1
回答
TensorFlow
梯度
计算决策变量上未知依赖函数的导数吗?
、
、
、
问题是x是隐式依赖于y的,用一种表示x对y依赖的方法找出
成本
函数的封闭形式是不可行的,因此
成本
函数wrt的
梯度
是不可行的。Y是未知的。1)我的第一个问题是,在
TensorFlow
中使用的逆模式下的"autodiff“方法是否适用于这样的问题:在我们没有明确的
成本
函数形式的情况下,wrt对于一个变量,我们需要导数?事实上,
成本
函数的价值是已知的,但依赖决策变量是未知的,通过数学。2)从一般的观点来看,如果我将节点定义为"tf.Variable“,并且具有通过代码执行演化
浏览 0
提问于2018-05-01
得票数 1
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1
回答
在培训期间,
如何
在Keras中使用get_updates()的optimizers.SGD?
、
我不熟悉Keras的内部工作原理,很难理解Keras
如何
在培训期间使用optimizers.SGD的optimizers.SGD函数。非常感谢!(顺便说一句,我用的是
tensorflow
,如果有关系的话。)
浏览 2
提问于2019-03-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
feed_dict问题
、
、
、
因此,我是
Tensorflow
的新手,我正试图确切地了解何时使用feed_dict以及何时使用它是不必要的。例如:1是否与2和3相同?在
成本
上得到相同的feed_dict,而
tensorflow
图的计算精度已经计算了
成本
,它是否会再次通过神经网络来评估值,还是会返回计算出来的值,而不需要再通过网络?也是,因为
成本
已经在图中计算过了,如果我想检索最新计算的
成本
,我可以像3那样做吗?,那么feed_dict到底是
如何
工作的
浏览 4
提问于2017-07-17
得票数 4
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1
回答
在
TensorFlow
中可以使用秩相关作为
成本
函数吗?
、
是否可以明确地使用等级相关( Spearman相关系数)作为我的
成本
函数?到目前为止,我主要依靠MSE作为相关的代理。1)小批次的排名概念变得更加模糊。2)
如何
动态地进行排名?
TensorFlow
是否没有
梯度
误差/无法跟踪权重/偏差的变化
如何
影响
成本
?例如,如果我只使用关联,下面的代码就是我想要做的。
浏览 2
提问于2016-07-20
得票数 5
2
回答
成本
函数训练目标与精度期望目标
、
、
、
、
当我们训练神经网络时,我们通常使用
梯度
下降,它依赖于一个连续的、可微的实值
成本
函数。例如,最后的
成本
函数可能采用均方误差。换句话说,
梯度
下降隐含地假定最终目标是回归--最小化一个实值误差度量。神经网络仍在努力优化实值
成本
函数.有时这些点指向相同的方向,但有时却并非如此。特别是,我遇到了这样的情况:经过训练以正确最小化
成本
函数的神经网络的分类精度低于简单的手编码阈值比较。我使用
TensorFlow
将其简化为一个最小的测试用例。但由于分类精度不是一个连续的可微函数,因此不能
浏览 1
提问于2017-12-19
得票数 2
回答已采纳
2
回答
PyDrake:从机器人中提取AutoDiff
梯度
(通过微分逆运动学控制)
、
、
、
、
我想观察砖块最初选择的起始位置的变化
如何
影响自定义目标丢失功能。因此,我想使用在Drake中内置的AutoDiffXd功能来自动提取我的损失函数在模拟结束时对我的初始输入的导数。
浏览 15
提问于2021-01-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从Octave的fminunc到Julia的带参数
梯度
函数优化
、
、
、
、
梯度
函数除了初始θ之外,X和我的特征以及Y和所寻求的值。MethodError:没有匹配的方法-(::Tuple{Float64,Array{Float64,2}},::Tuple{Float64,Array{Float64,2}})return grad;我只放入了
成本
函数,它起作用了,但我没有θ的最后一个值。optimize(t->CostFunction2(t, X1, y), Gradient2(X, y, t)
浏览 0
提问于2020-10-24
得票数 4
1
回答
使用一个输入最小化
Tensorflow
回归模型的输出
、
、
我试图用指南来训练一个
Tensorflow
模型,目的是用深度神经网络(
Tensorflow
)来解决一个优化问题。到目前为止,我所建立的模型需要9个输入,产生1个输出。min_y_idx] y_opt_predictions.ayend(min_y_val) 我以前没有使用过这样的TF回归模型,我应该
如何
使用
Tensorflow
/Keras而不是列表和for循环来解决这个问题呢?
浏览 2
提问于2021-01-07
得票数 0
2
回答
ReLU神经网络的
梯度
下降
、
、
📷 我理解
如何
在输出层\Theta_{ij}^{(3)}上更新权重矩阵,但是我不知道
如何
从输入层更新到涉及ReLU激活单元的隐藏层\Theta_{j
浏览 0
提问于2019-04-21
得票数 7
2
回答
理解softmax分类器
、
、
、
、
gradient W += -step_size * dW我不明白他们是怎么计算
梯度
的我假设他们在这里计算了
梯度
- db = np.sum(dscores, axis=0, keepdims=True) dW += reg我的意思是为什么dW的
梯度
是np.dot(X.T, dscores)?为什么db的
梯度
是np.sum(dscore
浏览 6
提问于2015-08-27
得票数 5
回答已采纳
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