神经网络做数据分类

问题描述

给定两个范围在[-1, 1]之间的数字[x1, x2]，求落在[-0.5, 0.5]之间的数字个数

思路

• 构建一个神经网络，包含若干层，将一系列训练数据输入训练参数进行预测
• 神经网络的每层用一个Relu(Wx+b)实现

问题分解

• 构建数据集
  • 实际上，我们需要先判断x是否落在目标区间，是，则为1，不是则为0，将结果相加
  • 代码见train_data函数
• 神经网络搭建
  • 思路同之前的深度神经网络训练手写文字识别
  • 暂时不做优化
  • 仅搭建两层神经网络
  • 暂时不做validate，因为数据充分，每次训练都是新数据，新数据都相当于validate

代码：digit_nn.py

训练结果

仅截取最后一次结果为例

current first data [0.206416, 0.101028]
current first predict: [0.000000, 0.000177, 0.999823]
Minibatch loss at step 9980: 0.036539
Minibatch accuracy: 100.0%