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鲁棒性_array老师_慕课网_生成网络结构定义_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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low用梯度下降算法(gradient descent algorithm)以0.01 的学习速率最小化交叉熵.梯度下降算法(gradient desCentaIgorithm)是一个简单的 学习过程,TenSOrFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动.当然 TenSOrFlow也提供了其他许多优化算法:只要简单地调整一行代码就可以使用其他的 算法. TenSOrFlow在这里实际上所做的是,它会在后台给描述你的计算的那张图里面增 加一系列新的计算操作单元用于实现反向传播算法和梯度下降算法.然后,它返回给你 的只是一个单一的操作,当运行这个操作时,它用梯度下降算法训练你的模型,微调你 的变量,不断减少成本. 现在,我们已经设置好了我们的模型.在运行计算之前,我们需要添加一个操作来 初始化我们创建的变量: 1 init = tf.initialize_all_variables() 现在我们可以在一个SeSSiOn里面启动我们的模型,并且初始化变量: 然后开始训练模型,这里我们让模型循环训练1000次! 1 for i in range(1000): 2
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