上海科技大学_word2vector_cifar10数据集介绍_中国AI数据

2019-11-25

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feed_dict = {x_data_train:x_vals x_batch,y_target_train:y_vals_train,y_target_test:y_batch}) batch_mse = sess.run(mse,feed_dict = {x_data_train:x_vals_火车,x_data_test:x_batch,y_target_train:y_vals_train,y_ target_test:y_batch}) print('Batch#''+ str(i + 1)+''MSE:''+ str(np.round(batch_ mse,3))) MSE批次1:23.153 此外,我们还可以查看与目标值相比的实际目标值的直方图。注意到这一点的原因之一是,注意到使用平均方法时,我们很难预测目标的最末端:bins = np.linspace(5,50,45) plt.hist(预测,合并,alpha = 0.5,label ='Prediction'')plt.hist(y_batch,合并,alpha = 0.5,label ='Actual'

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