极客学院_knn_深度学习入门课程 深度学习框架caffe简介_中国AI数据

2019-11-25

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预测= tf.cast(tf.arg_max(inference(X),1),tf.int32) 打印sess.run(tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predicted,Y),tf.float32))) 推论将为我们的测试示例计算每个输出类的概率。我们使用tf.argmax函数选择概率最高的那个作为预测输出值。最后,我们将预期的类与tf.equal进行比较,并像使用S型示例一样应用tf.reduce_mean。 运行代码应可打印约96%的精度。 多层神经网络 到目前为止,我们一直在使用simpie neUrai网络。线性回归和线性回归都是单神经元,它们分别是: 对输入功能进行加权和。偏差可以考虑输入特征的权重,例如,对于每个示例,其权重等于1。我们认为这是功能的线性组合。 然后将激活或转移功能应用到Caiout上。在iineai回归的案例中,转移函数是恒等式(即,相同的价值),白痴者使用S形作为转移。 下图表示每个神经元的输入,处理和输出: 对于softmax增强,我们使用了带有神经网络的网络-每个可能的增强都有一个: 现在,为了解

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