수학 파이썬 = 사랑

솔루션을 만들 때 반드시 맥락에 맞는 수학적 설명을 생각하는 것이 좋습니다. 이유:

1. 코딩하는 동안 프로젝트 경계를 쉽게 저장할 수 있습니다
2. 프로그램 공간에서 더 많은 기동 기회가 있습니다

AI의 교차 엔트로피는 각 시대의 모범 사례에 따라 신경망을 훈련하는 데 도움이 됩니다. 확률적 하강법과 같은 다른 수학 구성이 자주 사용됩니다.

가중계수 맵은 우리의 특성 신경망을 올바른 방향으로 집중시킵니다. 결과 값의 심각한 오류를 방지합니다.

best_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_best.h5', 
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

last_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_last.h5',
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=False,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

callbacks = [best_w, last_w]

모델의 최고 가중치와 최종 가중치라는 2개의 목록을 이미 만드는 것이 좋습니다. 이는 오류 값을 계산할 때 유용합니다.

마무리 결과는 다음과 같습니다.

위 내용은 수학 파이썬 = 사랑의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!