加州大学伯克利_随机梯度下降算法_深度学习项目实战 网络模型参数初始化_中国AI数据

2019-11-25

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怎么运作… 在此配方中,我们创建了具有三个完全连接的隐藏层的回归神经网络,以预测低体重数据集的出生体重。将其与逻辑输出进行比较以预测2500克以上或以下时,我们获得了相似的结果,并且生成的代数更少。在下一个食谱中,我们将尝试通过使其成为多层逻辑型神经网络来改善逻辑回归。 改善线性模型的前提 在先前的配方中,我们已经注意到,我们要拟合的参数数量远远超过了等效的线性模型。在本食谱中,我们将尝试使用神经网络来改善低出生体重的逻辑模型。 做好准备 对于此配方,我们将加载低出生体重数据,并使用具有两个隐藏的全连接层的神经网络,这些层具有S型激活,以适应低出生体重的可能性。 怎么做 我们首先加载库并初始化计算图:将matplotlib.pyplot导入为plt,将numpy 导入为np。 将tensorflow作为tf导入 进口要求 sess = tf.Session() 现在,我们将像以前的配方一样加载,提取和归一化我们的数据,除了我们将使用低出生体重指标变量作为目标而不是实际出生体重: birthdata_url ='https://www.umass.edu/stat

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