文件名称:
使用TensorBoard进行超参数优化的实现
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文件大小: 604kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。
深度神经网络的超参数是什么?
深度学习神经网络的目标是找到节点的权重，这将帮助我们理解图像、文本或语音中的数据模式。
要做到这一点，可以使用为模型提供最佳准度和精度的值来设计神经网络参数。
那么，这些被称为超参数的参数是什么呢?
用于训练神经网络模型的不同参数称为超参数。这些超参数像旋钮一样被调优，以提高神经网络的性能，从而产生一个优化的模型。超参数的一个通俗的解释是：用来优化参数的参数。
神经网络中的一些超参数是：
1.隐藏层的数量
2.隐含层中单位或节点的集合的数量
3.学习速率
4.DropOut比例
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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