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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