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慕课网_多层感知机_ubuntu平台实录-anaconda安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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Network([784, 3Θ, 1Θ], CoSt=network2.CrossEntropyCost) >>> net.large_we1ght_1n1t1a!1zer() >>> net.SGD(tra1n1ng_data[:1000], 400, 10, 0.5, ... evaluat1on_data=test_data, Imbda = 0.1, ... mon1tor_evaluat1on_cost=TrUe) mon1tor_evaluat1on_accuracy=TrUe) ... monltor_tralnlng_cost=TrUe) monltor_tralnlng_accuracy=TrUe) 训练集上的代价函数持续下降,和前面无规范化的情况一样的规律 但是这次测试集上的准确率在整个400迭代期内持续增加: 显然,规范化的使用能够解决过度拟合的问题。而且,准确率相当高了,最高处达到了 87.1%, 相较于之前的82.27%o因此,我们几乎可以确信在400迭代期之后持续训练会有更加好的结果。 看起来,经实践检验,规范化让网络具有更好的泛化能力,显
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