穆穆青风至 2022-09-22 09:25 采纳率: 97.9%
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已结题

用tensorflow做梯度下降

这是鸢尾花种类判别,感觉挺经典的,

for epoch in range(epoch):  #数据集级别的循环,每个epoch循环一次数据集
    for step, (x_train, y_train) in enumerate(train_db):  #batch级别的循环 ,每个step循环一个batch
        with tf.GradientTape() as tape:  # with结构记录梯度信息
            y = tf.matmul(x_train, w1) + b1  # 神经网络乘加运算
            y = tf.nn.softmax(y)  # 使输出y符合概率分布(此操作后与独热码同量级,可相减求loss)
            y_ = tf.one_hot(y_train, depth=3)  # 将标签值转换为独热码格式,方便计算loss和accuracy
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))  # 采用均方误差损失函数mse = mean(sum(y-out)^2)
            loss_all += loss.numpy()  # 将每个step计算出的loss累加,为后续求loss平均值提供数据,这样计算的loss更准确

如果仅仅是做预测,我知道要把预测值经过softmax,这样就能得到各个种类可能的预测概率,单独的one_hot我也明白,但是上面这个代码,做损失函数,为啥预测值要经过softmax,真实值要经过one_hot,这两个相加减我不是很明白,为啥这样计算损失函数

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