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中国科学院大学_数据增强_循环神经网络应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

中国科学院大学_数据增强_循环神经网络应用_中国AI数据

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和测试集来弥补损失和培训准确性,如下所示: loss_vec = [] train_accuracy = [] test_accuracy = []对于范围(500)中的i: rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) rand_x = x_vals_train [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]])sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss) train_acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:x_vals_火车,y_target:np.transpose([y_vals_train])})trai
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