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Python MLP._lambda方法代码示例

本文整理汇总了Python中mlp.MLP._lambda方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python MLP._lambda方法的具体用法?Python MLP._lambda怎么用?Python MLP._lambda使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在mlp.MLP的用法示例。


在下文中一共展示了MLP._lambda方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: xrange

# 需要导入模块: from mlp import MLP [as 别名]
# 或者: from mlp.MLP import _lambda [as 别名]
    delta_cost = numpy.dot(delta,grad+0.5*Gv)
    
    before_cost = mlp.quick_cost(numpy.zeros((num_param,)), train_cg_X_cur, train_cg_Y_cur, batch_size)
    
    l2norm = numpy.linalg.norm(Gv + mlp._lambda*delta + grad)
    
    print "Residual Norm: ",l2norm
    print 'Before cost: %f, After cost: %f'%(before_cost,after_cost)
    param = mlp.flatParam() + delta
    
    mlp.packParam(param)
    
    tune_lambda = (after_cost - before_cost)/delta_cost
    
    if tune_lambda < 0.25:
      mlp._lambda = mlp._lambda*1.5
    elif tune_lambda > 0.75:
      mlp._lambda = mlp._lambda/1.5

    print "Training   NNL: %f, Error: %f"%(train_nll,train_error)
    nll=[]
    error=[]
    for batch_index in xrange(n_valid_batches):
      X=valid_X[batch_index*batch_size:(batch_index+1)*batch_size,:]
      Y=valid_Y[batch_index*batch_size:(batch_index+1)*batch_size]
      mlp.forward(X)
      nll.append(mlp.Cost(Y))
      error.append(mlp.error(Y))
    print "Validation NNL: %f, Error: %f"%(numpy.mean(nll),numpy.mean(error))
      
  """
开发者ID:lelouchmatlab,项目名称:convex-hf,代码行数:33,代码来源:test.py


注:本文中的mlp.MLP._lambda方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。