tensorflow：《機器學習筆記與實戰》之神經網絡4.3 滑動平均

1.泛化能力 模型適用於新樣本的能力爲泛化 (generalization)能力 。適用可以理解爲分類 預測  聚類 關聯規則，新樣本可以理解爲新環境。 下圖爲滑動平均值得計算過程: 工程中滑動平均值得計算如下： 滑動平均值實例代碼如下： #coding:utf-8 #4.3 滑動平均的計算 #設損失函數爲 loss=(w+1)^2,令w初值是常熟5。反向傳播就是求最優w,即求最小對應的loss

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