07 2019 档案
摘要：https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/80534234 https://www.jianshu.com/p/cc830a6ed54b https://blog.csdn.net/u010402786/article/details/
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摘要：以上是保存模型； 以下是载入模型，第一个print是看看随机生成的参数用于预测分类的结果；第二个print是看看载入的模型来预测分类的结果。
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摘要：设计了两个隐藏层，激活函数是tanh，使用Adam优化算法，学习率随着epoch的增大而调低 最终达到了0.9828的准确率
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摘要：不同优化器有不同的收敛速度，那么应该怎么选择？ 虽然很多新的优化算法比梯度下降快很多，但很多时候我们需要的是准确率而不是优化速度，可以先用较快的优化器来进行模型训练，最后一步步选择合适的优化器
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摘要：前言： 用手工设计的两层神经网络，经过200个epoch，最后得到0.9599，约0.96的精度 正文 其中要注意的地方应该有： loss函数的计算，用了tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy这个交叉熵损失函数，其中： labels_的输入是样本是真实标签，类似
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