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极客学院_matlab最近邻插值_关键点定位论文细节实现解读_中国AI数据
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作者：CNAI　/　2019-11-05　/　浏览次数：1

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tch_size = 100 x_data = tf.placeholder（shape = [None，2]，dtype = tf.float32）y_target = tf.placeholder（shape = [None，1]，dtype = tf.float32） A = tf.Variable（tf.random_normal（shape = [2,1]）） b = tf.Variable（tf.random_normal（shape = [1,1]）） 现在，我们声明模型输出。对于正确分类的点，如果目标是set.I. setosa ，则将返回大于或等于1的数字，否则将返回小于或等于-1的数字。使用以下代码： model_output = tf.sub（tf.matmul（x_data，A），b） 接下来，我们将汇总并声明最大保证金损失所需的组件。首先，我们将声明一个函数，该函数将计算向量的L2范数。然后，我们添加边距参数。?-。然后，我们声明我们的ClaSSifiCatiOn IOSS，并将这两个术语加在一起。使用以下代码： l2_norm = tf.red
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