黑马_最大后验估计_实战房价预测模型-创建与训练_中国AI数据

） validate_model=theano.function（输入=[索引]， outputs=classifier.errors（y），givens={ x：有效的批集x[索引*批大小：（索引+1）*批大小]，y：有效的批集y[索引*批大小：（索引+1）*批大小]} ） 耐心增加=2当新的最佳状态是 发现了 改善阈值=0.995 认为有效验证的频率=min（n_训练批数，耐心/2） #经历这么多 #在检查网络之前进行小批处理 #在验证集上；在本例中，我们 #检查每个历元 最佳验证损失=numpy.inf 最佳成绩=0测试成绩=0。 开始时间=时间。默认时间（） epoch=0完成循环=false while（epoch

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