哥伦比亚大学_人脸数据_迁移学习_中国AI数据

2019-11-25

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)),tf.transpose(rB))pred_kernel = tf.exp(tf。 mul(gamma,tf.abs(pred_sq_dist))) projection_output = tf.matmul(tf.mul(tf.transpose(y_ target),b),pred_kernel) 预测= tf.sign(预测输出-tf.reduce_mean(预测输出)) 精度= tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.squeeze(预测),tf.squeeze(y_target)),tf.float32)) 接下来,我们取消优化器功能并初始化变量,如下所示:my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step = my_opt.minimize(loss) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在我们可以开始培训了。我们运行looP进行300次迭代,并将存储损耗值和batCh精度。使用以下代码: los

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