基本思路 本文是简单地体验一下神经网络参数更新的流程，因此不涉及激活函数和Drop_out等知识点。 首先利用高斯分布随机生成2000个点，这2000个点围绕某条已知的直线，再初始化权重参数w和偏移量b，根据w和b计算出预测值，再与真实值比较计算出损失函数（采用均方误差作为指标），使用梯度下降的优化方法更新参数使得损失函数最小化，最后让整个线性回归模型训练500次即可。 代码及流程 本例使用Mod...

特别声明： 版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。