MNIST機器學習數據集
介紹 在學習機器學習的時候，首當其沖的就是准備一份通用的數據集，方便與其他的算法進行比較。在這里，我寫了一個用於加載MNIST數據集的方法，並將其進行封裝，主要用於將MNIST數據集轉換成numpy.array()格式的訓練數據。直接下面看下面的代碼吧(主要還是如何用python去讀取 ...
原文：機器學習與Tensorflow（3）—— 機器學習及MNIST數據集分類優化
一 二次代價函數 . 形式： 其中，C為代價函數，X表示樣本，Y表示實際值，a表示輸出值，n為樣本總數 . 利用梯度下降法調整權值參數大小，推導過程如下圖所示： 根據結果可得，權重w和偏置b的梯度跟激活函數的梯度成正比 即激活函數的梯度越大，w和b的大小調整的越快，訓練速度也越快 . 激活函數是sigmoid函數時，二次代價函數調整參數過程分析 理想調整參數狀態：距離目標點遠時，梯度大，參數調整較 ...
2018-12-21 17:30 3 563 推薦指數：
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