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Batch Normalization怎么加入batch normalization

在这里,我们分别介绍和使用来自tf.layers高级 封装函数tf.layers.batch_normalization和低级的tf.nn中的tf.nn.batch_normalization 怎么加入...batch normalization 我们又分为两种情况讨论: 全连接层 卷积层 使用tf.layers.batch_normalization 首先讨论全连接层,分为4个步骤: 加入 is_training...batch normalization 加入 is_training 参数 从全连接层中移除激活函数和bias 使用tf.layers.batch_normalization函数 归一化层的输出 传递归一化后的值给激活函数...放入tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):下 使用tf.nn.batch_normalization 加入...tf.nn.batch_normalization 归一化层的输出 在测试时,用tf.nn.batch_normalization归一化层的输出,使用训练时候的population statistics -加入激活函数

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有事务冲突时节点怎么加入MGR集群

有事务冲突时节点怎么加入MGR集群 1. 问题场景描述 2. 如何修复 2.1 找出事务差异点 2.2 决定如何处理 3. 小结 个别节点可能存在事务冲突,导致无法加入MGR集群,该怎么处理?...那么这个节点重加入MGR集群时,就可能会报告类似下面的错误: [ERROR] [MY-011526] ......这段日志的意思是,本地节点的事务GTID为 1-300917674,而欲加入的MGR集群的事务GTID是 1-300917669,本地节点多了5个事务,因此无法正确加入。 2....如何修复 遇到这种报错不要慌,我们一起来看下怎么处理。大致可以分为X步走。 2.1 找出事务差异点 首先,根据报错日志,找出本地节点相对于MGR集群多出来的或有差异的事务。...如果是选择手动补足差异的事务数据,首先也是参考上面的方法,解析binlog导出相对应的事务,确认要补差的事务数据。

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稠密特征加入CTR预估模型的方法

一般针对类别特征都是通过词嵌入的方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中,不然直接输入会导致维度爆炸等问题,那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢? 常规方法 1....鲜为人知的Key-Value Memory方法 在ICMEW的一篇论文中提出了一种把Key-Value Memory [1] 应用到稠密特征处理上的方法,如图4所示,可以看到这个模型的输入是一个稠密特征...得到向量v之后就和前面的方法一样,可以和类别特征进行特征交叉了。...总结 从上面几种方法可以发现,稠密特征要和词嵌入后的类别特征做交叉需要在同一个维度空间,也就是要把一维的稠密特征转化成和词嵌入维度相同的特征空间中,同时上面方法中的词嵌入矩阵相当于权重矩阵都可以进行优化学习...后续文章会有稠密特征加入CTR模型各个方法的具体实现代码,喜欢就关注一下吧 参考文献 [1] Multi-modal Representation Learning for Short Video Understanding

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