深度学习笔记-模型参数理解
2017-03-14 09:45
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假设数据集1000个
训练集：1000*80%=800， 800*0.9=720进行训练预测得到一个预测的y值，然后和真实的y值（800*0.1=80）进行比较，不断修改，训练
测试集：1000*20%=200，待模型训练好后，用测试集进行测试，用200*0.9=180个值预测得到一个预测值，然后和真实值200*0.1=20比较
函数解析：
class BasicLSTMCell(RNNCell):基本的LSTM循环网络单元
参数：
num_units: int, 在LSTM cell中unit 的数目
forget_bias: float, 添加到遗忘门中的偏置
input_size: int, 输入到LSTM cell 中输入的维度。默认等于 num_units
训练集：1000*80%=800， 800*0.9=720进行训练预测得到一个预测的y值，然后和真实的y值（800*0.1=80）进行比较，不断修改，训练
测试集：1000*20%=200，待模型训练好后，用测试集进行测试，用200*0.9=180个值预测得到一个预测值，然后和真实值200*0.1=20比较
函数解析：
class BasicLSTMCell(RNNCell):基本的LSTM循环网络单元
参数：
num_units: int, 在LSTM cell中unit 的数目
forget_bias: float, 添加到遗忘门中的偏置
input_size: int, 输入到LSTM cell 中输入的维度。默认等于 num_units
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