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2019-11-25

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a:x_vals_ test,y_target:np.transpose([y_vals_test])})test_loss.append(test_temp_loss)如果(i + 1)%25 = = 0: print('Generation:'+ str(i + 1)+'。Loss ='+ str(temp_ loss)) 以下结果表明: 代:25. 损耗= 5922. 52 代:50. 损耗= 2861 66 产生:75. 损失= 2342. 01 产生:100。损失= 1880 .59 产生:125. 损失= 1394 .39 生成:150。损失= 1062 .43 一代:175. 损失= 834. 641 产生:200。损失= 848. 54 12.这是一个代码片段,它使用matplotlib训练火车并测试了OSS:plt.plot(loss_vec,'k-',label ='Train Loss')plt.plot(test_loss,'r--',label = 'Test Loss')plt.title('每代损失')plt.xlabel('Gene

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