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  探索大型神经网络智能调参（一）：构建大规模BPNN

  ...rror, optimizer=adam) print(model.summary()) plot_model(model, to_file=bpnn_predict_model.png,show_shapes=True) 5.训练模型迭代200次，每一次批量梯度下降使用256个样本。 model.fit(x_train, y_train, epochs = 200, batch_size...

  赵连江 2019-07-30 14:34 评论0 收藏0