matlab代码sqrt-C2AE_tensorflow:Tensorflow在AAAI2017中的论文``学习多标签分类的深层...

Matlab代码sqrt 资料集 资料集 标签 实例 特征 基数 米尔弗里克 38 25000 1000 4.7 表现 类型 资料集 微型F1 宏F1 此代码 米尔弗里克 0.540699 0.39643 纸 米尔弗里克 0.54 0.39 范围 alpha（对于输出损耗参数）：0.5 学习率：0.0001 学习率衰减：0.98 动量：0.99 优化器衰减：0.9 l2罚则：0.001 最大时长：50 拉格朗日段：0.5 批量大小：500 隐藏的单位：512 潜在嵌入单位：（0，1）的标签变暗，默认为0.8 描述 学习率：由new_lr = lr_init *衰减^ epoch衰减 定制优化器：类似于RMSProp，衰减0.9，动量0.99 初始rrr = 0，增量= 0 rrr = sqrt（（rrr。^ 2） 0.9+（grad。^ 2） 0.1）grad = grad / rrr delta =动量delta-eta grad new_weight = old_weight + delta lagrange para：用于计算嵌入损失 装备 张量流1.12.0 numpy的1.1