谷歌人工智能_过拟合的原因_tensorflow与jeffdean的那些事_中国AI数据

2019-11-25

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ration')plt.ylabel('Loss')plt.legend(loc ='upper right')plt.show() 图6:在这里,我们训练了我们训练的神经网络和火车的总重量,以克为单位的出生体重。注意,只有在大约30代之后,我们才能到达商品模型。 现在,我们要弥补您的出生体重,再根据法律要求恢复体重。在线性线性表示法(请参阅第3章线性回归中的实现逻辑回归方法)中,经过数千次迭代,我们获得了大约60%的精度。要根据我们在这里所要做的事情,将火车/测试成绩结果输出,并通过创建一个高于或低于2500克的指标将其转化为分类结果。这是到达的代码,以找出此模型可能的精确度: 实际数= np.array([x [1] for birth_data中的x])test_actuals =实际数[test_indices] train_actuals = 实际[train_indices] test_preds = sess.run中的x的[x [0](final_output,feed_dict = {x_数据:x_vals_test})] train_preds = [x [

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