小象学院_kmeans算法_深度学习_学习优化问题&稀疏编码_中国AI数据

2019-11-25

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1] 损失= 0.241349 步骤#1000 A = [-0.33634067] 损失= 0.376786 步骤#1200 A = [-0.36866501] 损失= 0.271654 步骤#1400 A = [-0.3727718] 损失= 0.294866 步骤#1600 A = [-0.39153299] 损失= 0.202275 步骤#1800 A = [-0.36630616] 损失= 0.358463 为了评估模型,我们将创建自己的预测操作。我们将预测操作包装在一个压缩函数中,因为我们要进行预测并以相同的形状为目标。然后,我们使用equal函数测试是否相等。在那之后,我们留下了一个真假张量,我们将其转换为float32并取其平均值。这将导致精度值。我们将针对训练集和测试集评估此功能,如下所示: y_prediction = tf.squeeze(tf.round(tf.nn.sigmoid(tf.add(x_data,A)))) correct_prediction = tf.equal(y_prediction,y_target)精度= tf

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