qq_34604224的博客

作业 2-1：1.使用飞桨APIpaddle.vision.datasets.MNIST的mode函数获得测试集数据，计算当前模型的准确率。参考链接：训练与预测-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台简便方法：直接使用通过paddle.Model训练与预测eval_result = model.evaluate(test_dataset, verbose=1)等同于：拆解Model.evaluate()-- 用基础API验证模型# 加载测试数据集test_load.

作业1-5在AI Studio上注册用户，查阅本课程的案例库，找到房价预测的案例。

作业1-2 样本归一化：预测时的样本数据同样也需要归一化，但使用训练样本的均值和极值计算，这是为什么？ 当部分参数的梯度计算为0（接近0）时，可能是什么情况？是否意味着完成训练？ 作业 1-3随机梯度下降的batchsize设置成多少合适？过小有什么问题？过大有什么问题？提示：过大以整个样本集合为例，过小以单个样本为例来思考。 一次训练使用的配置：5个epoch，1000个样本，batchsize=20，最内层循环执行多少轮？作业1-4...