tensorflow笔记
1.Estimator 进行编程的概览
要根据预创建的 Estimator 编写 TensorFlow 程序,您必须执行下列任务:
- 创建一个或多个输入函数。
- 定义模型的特征列。
- 实例化 Estimator,指定特征列和各种超参数。
- 在 Estimator 对象上调用一个或多个方法,传递适当的输入函数作为数据的来源。
2.激活函数的选择
当输入数据特征相差明显时,用tanh 的效果会很好,且在循环过程中会不断扩大特征效果并显示出来。当特征相差不明显时,sigmoid 效果比较好。同时,用sigmoid 和tanh 作为激活函数时,需要对输入进行规范化,否则激活后的值全部都进入平坦区,隐层的输出会全部趋同,丧失原有的特征表达。而relu 会好很多,有时可以不需要输入规范化来避免上述情况。因此,现在大部分的卷积神经网络都采用relu 作为激活函数。我估计大概有85%~90%的神经网络会采用ReLU,10%~15%的神经网络会采用tanh,尤其用在自然语言处理上。
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