加州大学伯克利_卷积层的深度_梯度弥散与梯度爆炸_中国AI数据

2019-11-25

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t.plot(x_vals,y_vals,'o' ,label ='Data Points')plt.plot(x_vals,best_fit,'r-',label ='Best'fit line',linewidth = 3) plt.legend(loc ='upper left')plt.title('Sepal'Length vs Pedal Width')plt.xlabel('Pedal Width')plt.ylabel('Sepal Length')plt.show() SePali长度与踏板宽度 斗O 1 1 i 1 0.0 0.5 LO L5 2_0 15 踏板宽度 图9:在虹膜数据集上,GraPh表示Deming回归的解决方案。 HQW it WQrkS… 这里进行Deming回归的方法几乎与常规线性回归相同。此处的主要区别在于我们如何测量预测点与数据点之间的损失。除了垂直损耗外,我们还具有y值和x值的垂直损耗(或总损耗)。 LirieaF RegGs--奥里 注意,此处假设的Deming回归类型为c tot回归?TOtregression是当

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