上海交通大学_非线性回归模型_深度学习项目实战 算法框架分析_中国AI数据

2019-11-25

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gularization_param = tf.mul(heavyside_step,99.)loss = tf.add(tf.reduce_mean(tf.square(y_target-model_output)),regularization_param) 现在,我们初始化变量并声明优化器,如下所示: 初始化= tf.global_variables_initializer()sess.run(init) my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)train_step = my_opt.minimize(损失) 我们将运行训练循环更长的时间,因为它可能需要一段时间才能收敛。 我们可以看到斜率系数小于0.9。对以下范围内的i 使用以下代码:loss_vec = [] : rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = np.transpose([x_vals [rand_index]])rand_y = np.

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