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《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书,读者可以训...
第五章的 wide&deep的 数据集 是从哪里下载的能说明下吗?作者这里没提。。
就不能正常把代码整理好吗,四章那些代码根本们没有,有这样出书的吗,瞎玩吗?真的无语
第8章268页提到的backend.h5权重文件在哪里下载?
读者注意,图5-3,P127上面的余弦距离有误,应该是d(A,B)=0.6557, d(A,C)=1。
第三章预测XOR函数值的代码不能正确预测XOR函数的值
该书上的实现:
X = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2))
model.add(Activation(‘sigmoid’))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation(‘sigmoid’))
model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’adam’)
model.fit(X, y, batch_size=1, epochs=1000)
print(model.predict(X))
实际运行结果:
[[0.47561672]
[0.49612853]
[0.5105322 ]
[0.51711607]]
可见,所有的预测值都在0.5附近,即0或1的概率差不多。
将第一层的激活函数改为’relu’之后就好多了。
修改后代码:
……
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=2))
model.add(Activation(‘relu’))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation(‘sigmoid’))
……
修改后运行结果:
[[0.23051465]
[0.5647131 ]
[0.9429324 ]
[0.06692418]]