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2019-11-25

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_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [2,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) 现在,我们声明模型输出。对于正确分类的点,如果目标是set.I. setosa ,则将返回大于或等于1的数字,否则将返回小于或等于-1的数字。使用以下代码: model_output = tf.sub(tf.matmul(x_data,A),b) 接下来,我们将汇总并声明最大保证金损失所需的组件。首先,我们将声明一个函数,该函数将计算向量的L2范数。然后,我们添加边距参数。?-。然后,我们声明我们的ClaSSifiCatiOn IOSS,并将这两个术语加在一起。使用以下代码: l2_norm = tf.reduce_sum(tf.square(A)) alpha = tf.constant([0.1]) 分类项= tf.reduce_mean(tf.max

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