华中科技大学_频谱图怎么画_tensorflow的应用场景_中国AI数据

2019-11-25

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ch_size = 50 x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 现在,我们宣布我们的损失乐趣Cti继续。损失的乐趣CTI上,如在以上任荷兰国际集团描述的文字,被实现为遵循??L-1。? 。请记住,epsilo n是我们损失函数的一部分,它允许使用软裕量而不是硬裕量。 epsilon = tf.constant([0.5]) 损失= tf.reduce_mean(tf.maximum(0。,tf.sub(tf.abs(tf.sub(model_output,y_target)),epsil

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