智普教育_二次代价函数_多层感知机的测试_中国AI数据

2019-11-25

  • 智普教育二次代价函数第1名

    智普教育为什么用交叉熵代替二次代价函数

    智普教育为什么用交叉熵代替二次代价函数

  • 智普教育二次代价函数第2名

    众安智普教育二次代价函数求导公式大全

    众安智普教育二次代价函数求导公式大全

  • 智普教育二次代价函数第3名

    智普教育python培训二次代价函数解释式

    智普教育python培训二次代价函数解释式

  • 智普教育二次代价函数第4名

    智普教育二次代价函数解释

    智普教育二次代价函数解释

  • 众安智普教育二次代价函数解释
    众安智普教育二次代价函数解释
  • 智普教育python培训二次代价函数解释
    智普教育python培训二次代价函数解释
  • 智普教育二次代价函数公式
    智普教育二次代价函数公式
  • 众安智普教育二次代价函数解释式
    众安智普教育二次代价函数解释式
  • 智普教育二次代价函数公式大全
    智普教育二次代价函数公式大全
  • 智普教育二次代价函数求导
    智普教育二次代价函数求导
  • 智普教育官网二次代价函数解释式
    智普教育官网二次代价函数解释式
  • 智普教育二次代价函数解释
    智普教育二次代价函数解释
并稍微改变偏差以最小化损失: 对于我在范围(100)中: rand_index = np.random.choice(100) rand_x = [x_vals [rand_index]] rand_y = [y_vals [rand_index]] sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) 如果(i + 1)%25 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A)))print('Loss ='+ str(sess.run(loss,feed_dict = {x_data:rand_x ,y_target:rand_y}))) 这是输出: 步骤#25 A = [6.23402166] 损失= 16.3173 步骤#50 A = [8.50733757] 损失= 3.56651 步骤#75 A = [9.37753201] 损失= 3.03149 步骤#100 A = [9.80041122] 损失= 0.0

 返 回