激活函数的作用是：去线性化，因为在更多的回归和分类中，并不是一条线或者一个平面能够划分的，很多都是非线性的，所有激活函数的作用就凸显了；1.ReLU函数：2.sigmoid函数：                             3.tanh函数：                              ...

tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)，这个 语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的，可以参看63页，运用的是交叉熵而不是二次代价函数。功能：可以将一个张量中的数值限制在一个范围之内。（可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率）参数：（1）1-y：input数据（2）1e-10、1.0是对数据...

question1:What's mean of (trainable=False) in the statement of step=tf.Variable(0,trainable=False) ?设定trainable=False 可以防止该变量被数据流图的 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 收集,这样我们就不会在训练的时候尝试更新它的值。2.tf.train...

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as np#生成整数型的属性def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(v...