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复旦大学_无监督聚类算法_关键点定位论文算法整体框架_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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,其中包括验证集。我们可以使用此验证集来验证我们在训练模型时是否对模型进行拟合。 让我们声明批次大小,占位符和变量,并创建线性模型,如下所示: batch_size = 50 x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 现在,我们宣布我们的损失乐趣Cti继续。损失的乐趣CTI上,如在以上任荷兰国际集团描述的文字,被实现为遵循??L-1。? 。请记住,epsilo n是我们损失函数的一部分,它允许使用软裕量而不是硬裕量。 epsilon = tf.constant([0.5]) 损失= tf
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