延世大学_sigmoid函数求导_支持向量机svm算法应用_中国AI数据

2019-11-25

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tialize_all_variables()sess.run(init) 该算法收敛速度相对较快,因此我们不会将训练包运行超过100次迭代。我们使用以下代码进行操作: loss_vec = [] batch_accuracy = []对于范围(100)中的i:rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = x_vals [rand_index] rand_y = y_vals [:,rand_index] sess.run (train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss) acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:rand_x,y_ 目标:rand_y,prediction_grid:rand_

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