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
tensorflow之神经网络实现流程总结
原文：https://www.cnblogs.com/Anani-leaf/p/9697291.html
