光环大数据_感知机_课程介绍机器学习介绍_中国AI数据

2019-11-25

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.append(temp_loss): print('iteration'+ str(i)+'损失:'+ str(temp_loss)) 这是在模型训练上绘制损失的代码:plt.plot(loss_vec,'k-',label ='Loss')plt.title('每代损失(MSE)') plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('Loss')plt.show() 每代损失(MSE) 0 2000 4000 6000 8000 10000 Generatlon 图10:井字游戏训练集的损失超过10,000次迭代。 在这里,我们在训练步骤中绘制损失: 为了测试模型,我们看到了它在从训练集中移除的测试板上的性能。我们希望该模型可以概括和预测最佳移动指标,即指标6。大多数情况下,该模型将在这里成功: test_boards = [test_board] feed_dict = {X:test_boards} logits = sess.run(模型输出,feed_dict = feed_dict)预测= sess.run(预测,feed_dic

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