摘要： 1、分类问题（交叉熵）： （1）模型： （2）代码1： 其中，tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内，若小于1e-10则赋值为1e-10，若大于1.0则赋值为1，这样避免出现log0这种错误或大于1的概率。 reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平 阅读全文

摘要： 一、TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1、步骤： 1、定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 2、定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。 3、生成会话（session）并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法。 2、代码： 来源：https://blog.csdn.net/l 阅读全文