axis表示按那个维度进行取平均值，当axis参数为list时，会按照list的值依次进行取平均，对于二维张量其取...[作者空间]
通常认为神经网络的深度对性能非常重要，但是网络越深其训练难度越大。Highway Network的目标就是解决极深...[作者空间]
TensorBoard是Tensorflow的可视化工具，它通过对Tensoflow程序运行过程中输出的日志文件进...[作者空间]
Google Inception Net是一个大家族，包括Inception V1、Inception V2、In...[作者空间]
VGGNet通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，构筑了16~19层深的神经网络。在错误率大大降低的...[作者空间]
AlexNet把CNN的基本原理应用到了深度神经网络中，同时应用了许多新的技术： 将ReLU作为CNN的激活函数，...[作者空间]
面对更加复杂的问题时，基于卷积神经网络的算法模型表现更加优异，远远超过了传统的机器学习算法，特别是在图像分类数据集...[作者空间]
自编码器（AutoEncoder），使用自身的高阶特征编码自己。是一种无监督学习，即不需要标注数据就可以对数据进行...[作者空间]
使用验证集判断模型效果 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果，一般会从训练集中抽取一部分作为验证数据。除了使用验...[作者空间]
深度学习 有两个非常重要的特性：多层和非线性 非线性： 线性模型的输出结果为输入的加权和。线性模型的最大特点是任意...[作者空间]
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], sttdev = 1, see...[作者空间]
Tensorflow实现原理 Tensorflow有一个重要组件client，它通过Session的接口与mast...[作者空间]
