杜克大学_bfgs_神经网络模型实例演示_中国AI数据

2019-11-25

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x,y_target: rand_y}) #我们保存训练损失temp_loss = sess.run(loss,feed_dict = {x_data:rand_x,y_ target:rand_y}) loss_vec.append(np.sqrt(temp_loss)) #最后,我们运行测试集损失并将其保存。test_temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:x_vals_测试,y_target:np.transpose([y_vals_test])})test_loss.append(np.sqrt(test_temp_loss))如果(i + 1)%50 == 0 : print('Generation:'+ str(i + 1)+'。Loss ='+ str(temp_ loss)) 这是我们使用matplotlib绘制损失的方法:plt.plot(loss_vec,'k-',label ='Train Loss')plt.plot(test_loss,'r--',label ='Test Loss')plt .tit

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