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哥伦比亚大学_gru_dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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lt.show() plt.plot(train_accuracy,'k-',label ='训练精度') 支持向量机 plt.plot(test_accuracy,'r--',label ='Test Accuracy')plt.title('训练和测试集精度')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('Accuracy')plt.legend (loc ='右下角')plt.show() plt.plot(loss_vec,'k-')plt.title('每代损失')plt.xlabel('Generation') plt.ylabel('Loss')plt.show() 以这种方式使用TensorFlow实施SVD算法可能会导致结果运行略有不同。这样做的原因包括在eaCh训练batCh上随机训练/测试集分割和选择不同的batChes点。同样理想的是在生成eaCh之后也缓慢降低学习速度。 图2:绘制了两个类别的最终线性SVM拟合。 最终线性SVM与两张图的配合: 100 200 300 400 代 图3:测试和训练迭代中的设置精度
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