墨尔本大学_优化器_自定义网络实战_中国AI数据

2019-11-25

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lder(shape = [None,1 ],dtype = tf.float32) 与之前一样,我们将声明用于初始化模型中变量和图层的函数。为了创建更好的逻辑功能,我们需要创建一个在输入层返回逻辑层的功能。换句话说,我们将只使用一个完全连接的层,并为每个层返回一个S型元素。重要的是要记住,损失函数将包含最后的Sigmoid,因此我们要在最后一层指定不返回输出的Sigmoid: def init_variable(shape):return(tf.Variable(tf.random_normal(shape = shape))) #创建一个逻辑层定义def logistic(input_layer,multiplication_weight,bias_weight,activation = True): linear_layer = tf.add(tf.matmul(input_layer,multiplication_ weight),bias_weight) 如果激活:return(tf.nn.sigmoid(linear_layer))否则: 返程(linear_l

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