多伦多大学_拟合优度_最优化形象解读_中国AI数据

2019-11-25

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ss)loss_vec = [] 对于范围在我(1000)中的我:rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = x_vals [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals [rand_index]])sess.run(train_step, feed_dict = {x_data:rand_x,y_target: rand_y})temp_loss = sess.run(loss,feed_dict = {x_data:rand_x,y_ 目标:rand_y})loss_vec.append(temp_loss [0])如果(i + 1)%250 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A))+'b ='+ str(sess.run(b))) print('Loss ='+ str(temp_loss)) 这是代码的输出: 步骤#250 A = [[0.42095602] [0

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