佐治亚理工学院_感知机_神经网络案例-训练神经网络完成分类任务_中国AI数据

2019-11-25

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,y_target:rand_y}) temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss)temp_acc_train = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:x_vals训练,y_target:np.transpose([y_vals_train])}) train_acc.append(temp_acc_train) temp_acc_test = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:x_vals_ test,y_target:np.transpose([y_vals_test])})test_acc.append(temp_acc_test) 这是查看损失和精度图的代码:plt.plot(loss_vec,'k-') plt.title('每代交叉熵损失')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('交叉熵损失')plt.show() plt.plot

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