梯度不稳定和Glorot条件 一、梯度消失和梯度爆炸 对于神经网络这个复杂系统来说,在模型训练过程中,一个最基础、同时也最常见的问题,就是梯度消失和梯度爆炸。 我们知道,神经网络在进行反向传播的过程中,各参数层的梯度计算会涉及到激活函数导函数取值,具体来说,假设现在有一个三层的神经网络,其中两个隐藏层的激活函数为 F ( x ) F(x) F(x),对应的导函数为 f ( x ) f
文章目录 1.导入包2.加载数据3.数据预处理4.数据增强5.预处理层的两种方法6.把与处理层用在数据集上7.训练模型8.自定义数据增强9.Using tf.image tf_flowers数据集 1.导入包 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tfimp