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北风网_交叉熵_bp神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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h_global_normalization(...) -E ∑ } 将数据集划分为tr-ptest和v-idation SetS我们一般-_y要在我们已经尝试过的不同SetS上测试所有?A-Smanygothms需要超参数调整ωo我们预留Va = datn Setf或确定最佳集合超参数? sgorithm参数(超参数USU_y具有一组参数S,我们可以使用COnStantth6UghU程序作为示例,这可以是迭代的次数)-获得老鼠的数量或Othe Ch的第二个Xed参数SCh∞ng?-t被认为是将这些变量组合在一起的好形式ωo读者或使用者可以按以下方式找到它们 IearrLirLg-速率H 0?01批处理-HIOO迭代的大小HIOOO■vaab_es和p_aceho_del * s的TensorF-OW依赖于知道它能做什么和不能做什么mod?为了最小化IOSS函数?要做到这一点-我们需要输入P-aceho-der数据我们需要将TensorF-OW知道WhattO期望的Se vaab-es和P-aceho-der Wjth的大小和类型ωo?TenSOrF- OWso需要知道期望的数
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