摘要：
Tensorflow加速方法参考 1、使用Anaconda取代Python+pip 2、Estimator+tf.data 使用Estimator实现一切训练代码都用tf的api重写 prefetch tf.data.Dataset在map（预处理）函数里有一个参数num_parallel_call 阅读全文
摘要：
Softmax函数与交叉熵损失函数 深度学习新手，如果错误，还请指正，谢谢 Softmax激励函数 用于生成各个结果的概率分布，其输出概率之和为1，同时取概率最高的作为结果 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） softmax函数结果与真实值计算交叉熵，我们就构建了交叉熵损失函数， 阅读全文
摘要：
Tensorflow：Dropout函数与剪枝的思考 乍一看觉得这两者还挺像的，仔细想想还是区别很大的 Dropout函数 在向下一层的输入中随机关闭一定比例的输入。这样做可以防止任何特定的神经元变得过于强大，导致模型与数据的过拟合，从而影响准确率。 剪枝 剪掉一部分对网络影响不大的输入从而减小模型 阅读全文