1. 设置占位符和变量,由输入得到输出
    深度学习笔记三:单神经元二分类模型图的构建
    首先设置两个占位符,x代表输入,y代表输入对应的标签,x通过与W(参数矩阵)做乘法然后加上一个偏置b,并且输入sigmoid得到每个输入对应的概率值。

  2. 定义目标函数(损失函数)
    深度学习笔记三:单神经元二分类模型图的构建
    目标函数为真实值与得到的概率值之间平均平方差。

  3. 计算准确率
    深度学习笔记三:单神经元二分类模型图的构建
    由于是二分类,因此可以将输出得到的概率值大于0.5的当做是1,准确率为预测正确的输出与总输出的比值。

  4. 定义训练操作,最小化loss
    深度学习笔记三:单神经元二分类模型图的构建

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