台湾大学_知识表示_操作(operation)是什么_中国AI数据

2019-11-25

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出值) weight_4 = init_weight(shape = [3,1],st_dev = 10.0)bias_4 = init_bias(shape = [1],st_dev = 10.0)final_output = fully_connected(layer_3,weight_4,bias_4) 现在,我们将使用L1损失函数(绝对值),声明优化器(Adam优化),然后初始化变量: 损失= tf.reduce_mean(tf.abs(y_target-final_output))my_opt = tf.train.AdamOptimizer(0.05)train_step = my_opt.minimize(损失)init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 虽然我们在这里使用的Adam优化函数的学习率是0.05,但是有研究表明,较低的学习率始终会产生更好的结果。对于本食谱,由于数据的一致性和快速收敛的需要,我们使用了更高的学习率。 接下来,我们将训练200多次迭代的模型。我们还将提供直插式编解码器,该编解码

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