4

http://www.tensorflow.org/get_startedで提供されている例では、入力を 2 倍すると

x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))*2

同じ解決策が得られると期待していましたが、無意味な出力が得られました。

0 [[ -67.06586456 -109.13352203]] [-7.67297792]
20 [[ nan  nan]] [ nan]
40 [[ nan  nan]] [ nan]
60 [[ nan  nan]] [ nan]
80 [[ nan  nan]] [ nan]
100 [[ nan  nan]] [ nan]
120 [[ nan  nan]] [ nan]
140 [[ nan  nan]] [ nan]
160 [[ nan  nan]] [ nan]
180 [[ nan  nan]] [ nan]
200 [[ nan  nan]] [ nan]

tensorflow は 0-1 の範囲にない入力をどのように処理しますか?

編集：AdagradOptimizer問題なく使用できます。

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問題は、例が非常に積極的な学習率を使用していることです。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)

これにより学習が速くなりますが、問題を少し変更すると機能しなくなります。の学習率は0.01、より典型的です。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)

これで、変更が正常に機能します。:)

于 2015-11-09T18:05:43.650 に答える