🌟TensorFlow学习记录1:简单曲线拟合 & 📈训练曲线🌟
导读 最近开始探索深度学习框架TensorFlow,决定从最基础的曲线拟合任务入手!💪首先,我准备了一组简单的二次函数数据(y = ax² + bx + ...
最近开始探索深度学习框架TensorFlow,决定从最基础的曲线拟合任务入手!💪首先,我准备了一组简单的二次函数数据(y = ax² + bx + c),并加入了随机噪声,模拟真实场景的数据波动。接着,用TensorFlow搭建了一个小型神经网络模型,仅包含一个隐藏层,用于预测曲线参数。
训练过程中,我使用了均方误差(MSE)作为损失函数,并通过Adam优化器调整权重。随着迭代次数增加,模型逐渐逼近目标曲线。为了更直观地观察训练效果,我还绘制了训练曲线,发现损失值随epoch递减呈现指数级收敛趋势,非常有趣!📈✨
最终结果令人满意——拟合曲线几乎完美贴合原始数据点!这让我深刻体会到TensorFlow的强大与灵活性。未来将继续深入研究,挑战更多复杂任务。🚀💪
TensorFlow 机器学习 深度学习
郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时候联系我们修改或删除,多谢。