self.startprob[0] =1.0self.model = WeightedGaussianHMM(self.N,"diag", self.startprob, self.transmat, algorithm="map", params="mc") self.num_obs = len(obs)returnself.model.fit(obs, obs_weights=obs_weights) 开发者ID:sunsern,项目名称:uright-python,代码行数:40,代码来源:prototype.py 示...
tensorflow中在使用tf.get_variables()和tf.variable_scope()的时候,你会发现,它们俩中有regularizer形参。如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中。 以下是几种常见的GraphKeys形式。 常见GraphKeys GLOBAL_VARIABLES: 该collec...
op->load_param(pd); Mat weights[2]; weights[0] = Mat(c); weights[1] = Mat(c); for (int q = 0; q < c; q++) { weights[0][q] = norm_vals[q]; weights[1][q] = -mean_vals[q] * norm_vals[q]; } op->load_model(ModelBinFromMatArray(weights)); } else // if (!
在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大。 . 8、momentum 是梯度下降法中一种常用的加速技术。 即momentum系数,通俗的理解上面式子就是,如果上...
# net.initialize_weights() 1. 2. 3. 4. 5. 关于加入了bn层的lenet模型结构是: class LeNet_bn(nn.Module): def __init__(self, classes): super(LeNet_bn, self).__init__() 在输出特征时加入bn层,对特征数据的尺度进行规范化。
_nd_image.correlate(input, weights, output, mode, cval, origins)returnreturn_value 开发者ID:fperez,项目名称:scipy,代码行数:25,代码来源:filters.py 示例11: zoom ▲点赞 1▼ defzoom(input, zoom, output_type = None, output = None, order =3, ...
b2_b=create_GRU_para(rng,hidden_size,hidden_size)GRU2_para=[U2,W2,b2,U2_b,W2_b,b2_b]W_a1=create_ensemble_para(rng,hidden_size,hidden_size)#init_weights((2*hidden_size,hidden_size))W_a2=create_ensemble_para(rng,hidden_size,hidden_size)attend_para=[W_a1,W_a2]params=[embeddings]...
在tflite模型中插入normalizeOption是为了对输入数据进行归一化处理。normalizeOption是一个用于指定归一化参数的选项,它可以设置输入数据的均值和标准差,以便在模型推理过程中对输入数据进行标准化处理。 归一化是一种常见的数据预处理技术,它可以将数据转换为具有相似尺度和分布的形式,有助于提高模型的训练和推理效果...
首先看一下卷积神经网络模型,如下图: 卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层:为了减少运算量和数据维度而设置的一种层. 代码如下: n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #'权重参数': tf....
Checks that unweighted graphs have all weights set to 1. TODO(czx): Think about support for multigraphs? """try: raw = schema_utils.normalize_against_schema(raw, cls.SCHEMA)ifnotraw["isLabeled"]:forvertexinraw["vertices"]:assertvertex["label"] ==""foredgeinraw["edges"]:assertedge["sr...