基于TensorFlow.js的JavaScript机器学习(13)

2019-04-28

损失函数：这是一个函数，它用于检测模型所显示的每个批（数据子集）方面完成的情况如何。在这里，我们可以使用meansquaredrror将模型所做的预测与真实值进行比较。

度量：这是我们要在每个区块结束时用来计算的度量数组。我们可以用它计算整个训练集的准确度，这样我们就可以检查自己的运行结果了。这里我们使用mse ，它是meansquaredrror的简写。这是我们用于损失函数的相同函数，也是回归任务中常用的函数。

const batchSize = 28;

const epochs = 50;

接下来，我们选择一个批量大小和一些时间段：

batchSize指的是模型在每次运行迭代时将看到的数据子集的大小。常见的批量大小通常在32-512之间。对于所有问题来说，并没有一个真正理想的批量大小，描述各种批量大小的精确方式这一知识点本教程没有相关讲解，对这些有兴趣可以通过别的渠道进行了解学习。

推荐阅读

上一篇：杨杰：5G不是4G+1G 中国移动将进一步发挥领军作用

下一篇：专访斗米创始人赵世勇：我们将是独角鲸公司！