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深度學習Tensorflow 2.X系列 第 10 篇

張量維度的擴展與壓縮

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tf.expand_dims()

tf.tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)

參數介紹:

  1. input:欲升維的tensor。
  2. axis:插入新維度的索引位置，維度索引值得軸從零開始，指定軸是負數，則從最後向後進入進行計數。
  3. name:輸出tensor名稱。
  4. dim:一般不會指定。
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250905/20168366DJhnxhiUnq.png

tf.squeeze()

td.squeeze(input, squeeze_dims=None, name=None)
  1. input:降低維度的張量。
  2. squeeze_dims:list[int]類型，表示需刪除的維度索引。默認為[]，即刪除大小為1的維度。
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250905/20168366aVBgixs8Cz.png

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深度學習Tensorflow 2.X 共 28 篇
  1. 24
    數據集劃分
  2. 25
    提前停止(Early stopping)
  3. 26
    設定模型層數
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    使用Dropout
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    神經網絡中的正則化：抑制過度擬合的關鍵技術
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