四川大学_标志识别_机器学习中数学基础_中国AI数据

2019-11-25

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imum(0。,tf.sub(1。,tf.mul(model_output,y_target))))) 损失= tf.add(分类_term,tf.mul(alpha,l2_norm)) 现在,我们声明我们的预测和准确性函数,以便我们可以按照以下方式评估训练集和测试集的准确性; 预测= tf.sign(model_output) 精度= tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(预测,y_target),tf.float32)) 在这里,我们将取消优化器功能并初始化模型变量,如下所示: my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step = my_opt.minimize(损失) 初始化= tf.initialize_all_variables()sess.run(init) 现在,我们可以开始我们的培训了,请记住,我们希望根据培训和测试集来弥补损失和培训准确性,如下所示: loss_vec = [] train_accuracy = [] test_accuracy = []对于

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