MNIST机器学习数据集
介绍 在学习机器学习的时候，首当其冲的就是准备一份通用的数据集，方便与其他的算法进行比较。在这里，我写了一个用于加载MNIST数据集的方法，并将其进行封装，主要用于将MNIST数据集转换成numpy.array()格式的训练数据。直接下面看下面的代码吧(主要还是如何用python去读取 ...
原文：机器学习与Tensorflow（3）—— 机器学习及MNIST数据集分类优化
一 二次代价函数 . 形式： 其中，C为代价函数，X表示样本，Y表示实际值，a表示输出值，n为样本总数 . 利用梯度下降法调整权值参数大小，推导过程如下图所示： 根据结果可得，权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比 即激活函数的梯度越大，w和b的大小调整的越快，训练速度也越快 . 激活函数是sigmoid函数时，二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态：距离目标点远时，梯度大，参数调整较 ...
2018-12-21 17:30 3 563 推荐指数：
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