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2019-11-25

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le('每代损失(MSE)')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('Loss')plt.legend(loc ='upper right')plt.show() 图4:我们绘制了火车和测试装置的损耗(MSE)。请注意,由于测试MSE不再下降,但是训练MSE仍在下降,因此200代后我们对模型略有过度拟合。 HQW it WQrkS… 要将我们的模型可视化为神经网络图,请参考下图: 还有更多… 注意,我们可以通过查看测试和训练Set上的损失来确定模型何时开始对训练数据进行过度拟合。我们还可以看到,火车测试仪比测试仪降低了很多。这是由于两个原因:首先是我们使用的批次大小比测试集要小,但要多于mUch,而我们正在训练的第二个步骤是测试集和测试集上的nOt不会影响变量该模型。 植入不同的层 它对实现不同的层是很重要的。在原始记录中,我们实施了最终的连接层。我们将以这种方式扩大对各种层的了解。 做好准备 我们已经探索了如何在数据输入和完全连接的隐藏层之间进行连接。TensorFlow内部的内置函数有更多类型的层。最受欢迎的层是卷积层和maxpoo

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