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东京大学_caffe训练_dcgan的网络模型架构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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delta1 = 0.25和delta2 = 5来显示差异,如下所示: delta1 = tf.constant(0.25)phuber1_y_vals = tf.mul(tf.square(delta1),tf.sqrt(1. + tf.square((target-x_vals)/ delta1))-1.)phuber1_y_out = sess.run (phuber1_y_vals) delta2 = tf.constant(5。) phuber2_y_vals = tf.mul(tf.square(delta2),tf.sqrt(1.tf.square((target-x_vals)/ delta2))-1.)phuber2_y_out = sess.run(phuber2_y_vals) 分类损失函数用于在预测分类结果时评估损失。 我们将需要重新定义我们的预测(x_vals)和目标。我们将保存输出,并在下一部分中进行绘制。使用以下内容: x_vals = tf.linspace(-3。,5.,500) 目标= tf.constant(1。)目标= tf.fil
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