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51cto学院_防止过拟合_nn.module模块_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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feed_dict = {x_data:rand_x,y_ target:rand_y}) print('Loss ='+ str(temp_loss))loss_stochastic.append(temp_loss) TensorFlow方式 这是针对同一回归问题生成随机损失和批次损失图的代码: plt.plot(范围(0,100,5),loss_stochastic,'b-',label ='Stochastic Loss') plt.plot(范围(0,100,5),loss_batch,'r--',label ='Batch' 损失,size = 20') plt.legend(loc ='upper right',prop = {'size':11})plt.show() 图6:在100次迭代中绘制的随机损失和批次损失(批次大小= 20)。请注意,批次损失要平滑得多,而随机损失则要不稳定得多。 还有更多… 培训优势的类型劣势优势 随机随机性可能有助于摆脱局部最小值。通常,需要更多的迭代才能收敛。 BatCh FindS最小化速度更快。需要更多资源进行计
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