理论上,无隐层神经网络应该和logistic回归一样,但是,我们收集到的结果变化很大。让这更令人困惑的是,测试用例是难以置信的基础,然而神经网络却无法学习。
我们尝试选择两个模型的参数尽可能相似(相同的时间数,没有L2惩罚,相同的损失函数,不添加优化,如动量,等等)。sklearn回归正确地发现决策边界一致,且变异最小。tensorflow神经网络是高度可变的,在那里,它看起来是‘挣扎’的训练。
下面包含此代码以重新创建此问题。理想解具有与logistic回归决策边界非常相似的tensorflow决策边界。
import numpy as np
import tensorflow as t
尝试使用tensorflow创建线性回归模型。现在,我正在创建权重和偏差的变量:
w = tf.get_variable('weights', shape = None, initializer = None)
b = tf.get_variable('bias', shape = None, initializer = None)
从斯坦福大学的课程CS20si中,我读到了“如果使用常量初始化,不需要指定形状”。但这部分代码引发了:
ValueError: Shape of a new variable (weights) must be fully defi
我想使用tensorflow构建一个包含2个输出节点的回归模型。我搜索了一个代码,它可以构建回归模型,但有1个输出节点。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from sklearn import cross_validation
from sklearn import metrics
from sklearn import preprocessing
import tensorflow as tf
from t
我正在使用MNIST数据集上的Tensorflow LSTM示例。我不明白的是,为什么在最后一层使用逻辑回归。LSTM网络的最后一个输出不是比使用前一个“时间步”的输出更好的估计器吗?我怎么能只使用LSTM网络的最后一次输出进行分类呢?
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在进行GP回归时,在GPflow 2.0中,我想对长尺度设置硬界(即限制长尺度优化范围)。在这个线程()之后,我构建了一个TensorFlow双射链(参见下面的bounded_lengthscale函数)。然而,下面的双射链并不能阻止模型在假定的边界之外进行优化。我需要修改什么才能使bounded_lengthscale函数对优化设置严格的限制?
以下是MRE:
import gpflow
import numpy as np
from gpflow.utilities import print_summary
import tensorflow as tf
from tensorflow_
我一直试图用tensorflow在python中建立一个单变量logistic回归模型,这是我在Matlab中学到的。当初始theta0 nad theta1变量定义得很小(约为1.00)时,模型才会收敛,但如果初始值设置为100.00,则返回的收敛值为nan。同样,当学习率提高时也会发生同样的事情。python代码是
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2&