固定TF估计量的损失减少

Question

我使用TensorFlow固定估计器（for i in range(tmp.values.shape[0]): for j in range(tmp.values.shape[1]): if 'q' in tmp.values[i,j]: print('oh oh') ）从有利于最高分的情况下预测游戏动作。得分包含在LinearClassifier中，用作权重，并作为估计器中的权重列传递。

我知道权重值乘以损耗（在这种情况下为MSE），但我想知道是否已实现损耗最小化，或者是否必须将优化器定义为：

train_data

optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, beta1= 0.9,beta2=0.99, epsilon = 1e-08,use_locking=False).minimize(loss),

Answer 1

完全不确定您的意思：

  

我知道体重值乘以体重

，但分类行正确无误。您应该将Optimizer对象传递给分类器，而不是.minimize()操作。估算器将在内部生成并处理最小化操作。