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哈尔滨工业大学_梯度下降法matlab_手写体数字数据集mnist介绍_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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.reduce_mean(tf.maximum(0。,tf.sub(tf.abs(tf.sub(model_output,y_target)),epsilon))) 我们创建一个oPtimizer并接下来初始化变量,如下所示:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.075)train_step = my_opt.minimize(loss) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们迭代200次训练迭代,并保存训练和测试损失以供以后绘图: 对于范围(200)中的i,train_loss = [] test_loss = [] : rand_index = np.random.choice(len(x_vals_train),size =批处理大小) rand_x = np.transpose([x_vals_train [rand_index]])rand_y = np.transpose([y_vals_train [rand_index]])sess.ru
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