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传智播客_dropout_深度学习项目实战 项目总结分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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ne_looping=true break end_time=timeit.default_timer()打印(('优化完成。最佳验证分数为%f%' '在迭代%i时获得,测试性能为%f%')%(最佳验证损失*100.,最佳项目+1,测试得分*100.))打印>>sys.stderr,('文件代码'+ os.path.split(文件分割)[1]+ '为%2f m'((结束时间-开始时间)/60.)运行) TestMLp() 然后,用户可以通过调用python code/mlp.py来运行代码 预期的输出形式为: 优化完成。迭代207000获得的最佳验证分数为1.690000%,文件mlp.py的代码运行了97.34m 在Intel(R)Core(TM)i7-2600K CPU上,在3.40GHz下,代码以大约10.3 epoch/分钟的速度运行,828 epoch达到1.65%的测试错误。 为了让读者了解这一点,我们请读者参阅本页的结果部分。 5.4训练MLP的技巧 在上面的代码中有几个超参数,它们不是(一般来说,不能)通过梯度下降来优化的。严格地说,找到这些超
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