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2019-11-25

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的[[y [0]] learning_rate = 0.1#在0.4次迭代= 50时不会收敛于学习率 x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)A = tf.Variable(tf.random_normal(形状= [1,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1]))model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 我们的损失函数将变为L1损失,如下所示: loss_l1 = tf.reduce_mean(tf.abs(y_target-model_output)) 请注意,我们可以通过以下公式代入L2损失:tf.reduce_mean(tf.square(y_ target一model_output))。 线性回归 现在,我们通过初始化声明优化器的变量并在训练部分中循环

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