tensorflow進階篇-4(損失函數2)
Hinge損失函數主要用來評估支持向量機算法，但有時也用來評估神經網絡算法。下面的示例中是計算兩個目標類(-1,1)之間的損失。下面的代碼中，使用目標值1，所以預測值離1越近，損失函數值越小： ...
原文：tensorflow進階篇-5(反向傳播1)
這里將講解tensorflow是如何通過計算圖來更新變量和最小化損失函數來反向傳播誤差的 這步將通過聲明優化函數來實現。一旦聲明好優化函數，tensorflow將通過它在所有的計算圖中解決反向傳播的項。當我們傳入數據，最小化損失函數，tensorflow會在計算圖中根據狀態相應的調節變量。 這里先舉一個簡單的例子，從均值 ，標准差為 . 的正態分布中隨機抽樣 個數，然后乘以變量A，損失函數L 正 ...
2018-05-29 16:12 0 1616 推薦指數：
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