谷歌人工智能_事件抽取_自定义网络训练与测试_中国AI数据

2019-11-25

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.1055888] [1.77064979]] b = [[1.76164341]] 损失= [2.87764359] 步骤#500 A = [[0.62762028] [0.06065864] [1.36294949]] b = [[1.87629771]] 损失= [1.8032167] 步骤#750 A = [[0.67953539] [0.102514] [1.06914485]] b = [[1.95604002]] 损失= [1.33256555] 步骤#1000 A = [[0.6777274] [0.16535147] [0.8403284]] b = [[2.02246833]] 损失= [1.21458709] 现在,我们可以在训练迭代中观察损失,以确保其收敛,如下所示: plt.plot(loss_vec,'k-')plt.title('每代损失')plt.xlabel('Generation') plt.ylabel('Loss')plt.show() 损失产生 10 0 200 400 600 啵1000 (? πer

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