45.11 详解深度网络归一化指数层softmaxLayer

freexyn自由社区 2025-04-29 08:45:44

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45.11 详解深度网络归一化指数层softmaxLayer	深度神经网络归一化指数层softmaxLayer的参数、结构和工作原理

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批归一化 model = keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28])) for _ in range(20): model.add(keras.layers.Dense(100, activation="relu")) #标准化的好处可以使椭圆分布的数据（梯度下降时难以...

深度学习_21天实战Caffe.pdf 原深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.csdn.net/detail/julialove102123...

CNN里AlexNet网络的最后一层输出喂给了一个包含1000个单元的softmax层，用来对1000个标签进行预测。响应归一化层（Response-normalization layers）跟在第1和第2卷积层后面，Max-pooling层跟在Response-normalization层和第5卷积层后面，ReLU激活函数应用与所有卷积层和全连接层输出后。AlexNet的特点：使用ReLu作为激活函数、.数据增广（Data Augmentation增强）抑制过拟合、使用Dropout抑制过拟合

在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。

*免责声明: 1\此方法仅提供参考 2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径. 3* 场景一:神经网络与深度学习理论场景二:tensorflow的安装场景三:numpy包介绍场景四:机器学习基础场景五:线性回归模型场景六:感知器场景七:神经网络场景八:TensorFlow2.0 场景九:tf.Keras相关操作场景十:卷积神经网络课程学习地点 . . . 场景一:神经网络与深度学习理论 1.1 相互关系 1.2 发展特点 1.3 应用 1.4 框架介绍场景二:tensorfl

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