TFLearn 估计层

TFLearn 在tflearn.layers.estimator模块中只提供一层：

在创建回归层时，您可以指定优化程序以及损失和度量函数。

TFLearn 在tflearn.optimizers模块中提供以下优化器函数作为类：

• SGD
• RMSprop
• Adam
• Momentum
• AdaGrad
• Ftrl
• AdaDelta
• ProximalAdaGrad
• Nesterov

您可以通过扩展tflearn.optimizers.Optimizer基类来创建自定义优化器。

TFLearn 在tflearn.metrics模块中提供以下度量函数作为类或操作：

• Accuracy或accuracy_op
• Top_k或top_k_op
• R2或r2_op
• WeightedR2或weighted_r2_op
• binary_accuracy_op

您可以通过扩展tflearn.metrics.Metric基类来创建自定义指标。

TFLearn 在tflearn.objectives模块中提供以下损失函数，称为目标：

• softymax_categorical_crossentropy
• categorical_crossentropy
• binary_crossentropy
• weighted_crossentropy
• mean_square
• hinge_loss
• roc_auc_score
• weak_cross_entropy_2d

在指定输入，隐藏和输出层时，您可以指定要应用于输出的激活函数。 TFLearn 在tflearn.activations模块中提供以下激活函数：

• linear
• tanh
• sigmoid
• softmax
• softplus
• softsign
• relu

• relu6

• leaky_relu

• prelu
• elu
• crelu
• selu