中南大学_自编码器_参数配置_中国AI数据

2019-11-25

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100 A = [[9.86720943]] 损失= 0。 这个怎么运作… 批处理训练和随机训练在优化方法和收敛性上有所不同。寻找合适的批次大小可能很困难。要查看批处理和StochaStic之间的收敛性有何不同,这里是用于从上方绘制批处理损失的代码。这里也有一个包含随机损失的变量,但是该计算遵循本章上一节的内容。这里是保存和记录训练循环中StochaStic损失的代码。强制替换先前配方中的代码: loss_stochastic = [] 对于我在范围(100)中: rand_index = np.random.choice(100) 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})如果(i + 1)%5 == 0: print('Step#'+ str(i + 1)+'A ='+ str(sess.run(A)))temp_loss = sess.run(loss,

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