机器学习4:简单的线性模型(二)
2017-09-21 20:59
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TensorFlow提供了优化器,缓慢地改变每个变量,以便最小化损失函数。
最简单的优化器是梯度下降(gradient descent)。 它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。 通常,手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。 因此,TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。
完整可训练线性回归模型:
最简单的优化器是梯度下降(gradient descent)。 它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。 通常,手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。 因此,TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。
完整可训练线性回归模型:
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