1.3Tensorflow框架之反向傳播

反向傳播：訓練參數模型，在全部參數上梯度降低，使NN模型在訓練數據上的損失函數最小 損失函數loss：預測值（y)與已知答案（y_）的差距 如何獲得損失函數loss，咱們能夠用均方偏差MSE去實現，代碼以下python loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) 對於反向傳播的訓練方法：咱們以減少loss值做爲優化目標web #學習率能夠爲較小的值,學習率決定了參數每

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