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tensorflow不同层的使用（tf.nn 和tf.layers以及tf.contrib.layers）的简单区别（转） 2018年09月02日 18:50:33 holmes_MX tensorflow不同层的使用（tf.nn 和tf.layers以及tf.contrib.layers）的简单区 阅读全文
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tensorboard的使用(转) 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html 前言 这篇博客将介绍 阅读全文
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详解 TensorBoard－如何调参（转） 不会停的蜗牛 0.4 2017.05.12 11:58* 字数 2555 不会停的蜗牛 0.4 2017.05.12 11:58* 字数 2555 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们 阅读全文
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Keras_深度学习_MNIST数据集手写数字识别之各种调参 2018年01月30日 22:38:14 yuxeaotao Keras_深度学习_MNIST数据集手写数字识别之各种调参 2018年01月30日 22:38:14 yuxeaotao Keras_深度学习_MNIST数据集手写数字识别之 阅读全文
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深度学习调参，CNN参数调参（转） 各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。 2017年04月21日 17:59:10 JINWEI93 深度学习调参，CNN参数调参（转） 各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和o 阅读全文
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训练神经网络的最快方法：Adam优化算法+超级收敛（转） 2018-7-26 10:54| 发布者: 炼数成金_小数| 原作者: 刘志勇 译|来自: AI前线 训练神经网络的最快方法：Adam优化算法+超级收敛（转） 2018-7-26 10:54| 发布者: 炼数成金_小数| 原作者: 刘志勇 译 阅读全文
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深度学习调参及训练技巧（转） 作者：婉儿飞飞链接：https://www.jianshu.com/p/0b116c43eb16来源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。 1. 调参 训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用 阅读全文
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深度学习模型的可视化技术总结（转） 2018年09月06日 16:18:14 github_4546 深度学习模型的可视化技术总结（转） 2018年09月06日 16:18:14 github_4546 深度学习模型的可视化技术总结（转） 深度学习模型的可视化技术总结（转） 2018年09月06日 阅读全文