Question

我有一个TensorFlow模型，该模型已经过一些简单的线性（y = 3x + 2）回归数据的训练，当我使用matplotlib对其进行绘制时，它看起来像一条直线。

我想知道神经网络对这个问题的看法。例如，我的神经网络可能认为解决方案是y=2.99x+2.01。我怎么能得到这个公式？

原因：我建立了一个神经网络，当它不适合庞大的数据集时会生成一些漂亮的图片。我想获取基本的代数公式，并尽可能将其转换为C代码。

Answer 1

由于您说过已经使用MatplotLib绘制了预测值，并且获得了一条直线，所以它看起来应该如下图所示。

目标是根据等式

计算 m （重量系数）和 c （偏差）。

y = m * x + c，如下图所示。

如果您观察到，则使用“绿线”形成2个矩形。您可以为绘图绘制一个。

较小矩形的X轴坐标和Y轴坐标为 (x1, y1) = (0.35, 1.3)（大约）和“较大矩形”的矩形， (x2, y2) = (0.65, 1.9)（大约）。

可以使用公式

计算线的{strong>斜率或系数

**m**

如果看到的话，红线在Y轴处的起点大约为0.95（大约）。因此，偏差或拦截， m = (y2-y1)/(x2-x1) m = (1.9-1.3)/(0.65-0.35) = 1.6/0.3 = 5.333. 为0.95（大约）。

因此，这种情况下的等式可以为y = 5.333 * x + 0.95