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TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
TensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
tf.summary.histogram('activations',activations)returnactivationshidden1=nn_layer(x,784,500,'layer1')withtf.name_scope('dropout
TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
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=tf.layers.dropout(inputs=dense,rate=0.4,training=mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)#LogitsLayerlogits
TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
TensorFlow的tf.nn.dropoutop会自动处理缩放神经元输出，并掩盖它们，所以dropout在没有任何额外缩放的情况下工作。
TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=[age,height,weight],hidden_units=[10,10,10],activation_fn=tf.nn.relu,dropout

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