万门大学_牛顿法_tensorflow案例实战视频课程 神经网络模型架构_中国AI数据

2019-11-25

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nd_x,y_target:rand_y}) loss_vec_l1.append(temp_loss_l1) 如果(i + 1)%25 == 0:print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A))+'b ='+ str(sess。运行(b))) plt.plot(loss_vec_l1,'k-',label ='L1 Loss')plt.plot(loss_vec_l2,'r--',label ='L2 Loss')plt.title('L1和L2每代损失' )plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('L1 Loss') plt.legend(loc ='upper right')plt.show() 这个怎么运作… 选择损失函数时,我们还必须选择适合我们问题的相应学习率。在这里,我们将说明两种情况,一种情况首选L2,另一种情况首选L1。 如果我们的学习率很小,那么我们的融合将花费更多的时间。但是,如果我们的学习率太大,我们的算法将永远无法收敛。这是学习率为0.05时虹膜线性回归问题的L1和L

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