优达学城_tensorflow变量_tensorflow案例实战视频课程 rnn网络模型_中国AI数据

2019-11-25

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= tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(x_data,a2),b2)) 损失函数将是模型输出与0.75值之间的平均L2范数: loss1 = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(sigmoid_activation,0.75))) loss2 = tf.reduce_mean(tf.square(tf.sub(relu_activation,0.75))) 现在我们声明优化算法并初始化变量:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step_sigmoid = my_opt.minimize(loss1)train_step_relu = my_opt.minimize(loss2)init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们将循环训练两个模型的750次迭代。我们还将保存损失输出和激活输出值,以便在以下情况下进行绘制:loss_vec_sigmoid = [] loss_vec_relu = [

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