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万门大学_反向传导算法_深度学习在互联网上的应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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ape = [None,1],dtype = tf.float32)A = tf.Variable(tf.random_normal(形状= [1,1])) 现在,我们将操作添加到图中,该操作现在将是矩阵乘法而不是规则乘法。请记住,矩阵乘法不是可通信的,因此我们必须在matmul()函数中以正确的顺序输入矩阵: my_output = tf.matmul(x_data,A) 我们的损失函数将发生变化,因为我们必须取批次中每个数据点的所有L2损失的平均值。为此,我们将之前的损失输出包装在TensorFlow的reduce_mean()函数中: 损失= tf.reduce_mean(tf.square(my_output-y_target)) 我们像之前一样声明优化器: my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.02)train_step = my_opt.minimize(损失) 最后,我们将遍历并迭代训练步骤以优化算法。这部分与以前不同,因为我们希望能够将损失与随机训练收敛进行比较。因此,我们初始化一个列表以每五个时间间隔存
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