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csdn学院_拟合优度_级联网络结构原理分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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n_accuracy.append(train_acc_temp) test_acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:x_vals_测试,y_target:np.transpose([y_vals_test])})test_accuracy.append(test_acc_temp) 如果(i + 1)%100 == 0:print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A))+'b ='+ str(sess。运行(b))) print('Loss ='+ str(temp_loss)) 训练期间脚本的输出应如下所示。 步骤#100 A = [[--0.10763293] [-0.65735245]] b = [[-0.68752676]] 损失= [0.48756418] 步骤#200 A = [[--0.0650763] [-0.89443302]] b = [[-0.73912662]] 损失= [0.38910741] 步骤#300 A = [[--0.02090022]
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