tensorflow之神经网络实现流程总结
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了tensorflow之神经网络实现流程总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
tensorflow之神经网络实现流程总结
- 1.数据预处理preprocess
- 2.前向传播的神经网络搭建(包括activation_function和层数)
- 3.指数下降的learning_rate
- 4.参数的指数滑动平均EMA
- 5.防止过拟合的正则化regularization
- 6.loss损失函数构造(loss_ + regularization)
- 7.后向传播和梯度下降(learning_rate + loss)
- 8.评价函数的构造(accuracy + EMA)
- 9.run 模型(用variable 而不是 EMA)
- 10.模型保存
以上是关于tensorflow之神经网络实现流程总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
《30天吃掉那只 TensorFlow2.0》 一TensorFlow的建模流程
TensorFlow从0到1之TensorFlow实现反向传播算法（21）
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