深蓝学院_简单线性回归模型_content损失计算_中国AI数据

2019-11-25

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= int(self.data.get_shape()[1])target_size = int(self.target.get_shape()[1])重量= tf.Variable(tf.truncated_normal([data_size,target_size]))bias = tf .variable(tf.constant(0.1,shape = [target_size]))incoming = tf.matmul(self.data,weight)+ bias 返回tf.nn.softmax(传入) @lazy_property def优化(自己): cross_entropy = -tf.reduce_sum(self.target,tf.log(self.prediction))优化程序= tf.train.RMSPropOptimizer(0.03) 返回optimizer.minimize(cross_entropy) @lazy_property def错误(自己): 错误= tf.not_equal(tf.argmax(self.targe

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