深蓝学院_cifar_感受神经网络的强大代码_中国AI数据

2019-11-25

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] activation_sigmoid = [] Activation_relu = []对于范围(750)中的i: rand_indices = np.random.choice(len(x),size = batch_size)x_vals = np.transpose([x [rand_indices]])sess.run(train_step_sigmoid,feed_dict = {x_data:x_vals})sess.run(train_step_relu, feed_dict = {x_data:x_vals}) loss_vec_sigmoid.append(sess.run(loss1,feed_dict = {x_data:x_ vals})) loss_vec_relu.append(sess.run(loss2,feed_dict = {x_data:x_ vals})) activation_sigmoid.append(np.mean(sess.run(sigmoid_activation,feed_dict = {x_data:x_vals})

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