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麻省理工学院_随机梯度下降_张量限幅_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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modlloutput Htf?添加(tf?matmul(Xidata,A),b) IOSS“ tf?减少-积(tf?nn?SigmoidlcrossIerLtrOPyIWithI IOgitS(模型—输出,y—目标)) 我们在图表中添加了预测和准确性函数,以便在模型训练时可以看到训练和测试集的准确性: 预测= tf.round(tf.sigmoid(模型输出))projections_correct = tf.cast(tf.equal(预测,y_target),tf.float32) 精度= tf.reduce_mean(predictions_correct) 我们声明一个优化器,然后初始化我们的图形变量: my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0025)train_step = my_opt.minimize(损失) #初始化变量 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们对模型进行了10,000代的训练,每100代记录一次测试/训练损失和
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