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你为什么要使用线性模型？ 当最近的研究证明更复杂的神经网络具有多层功能时，为什么要使用如此简单的模型？ 线性模型： 与深度神经网络相比，快速训练。 可以在非常大的功能集上运行良好。
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它提供了方便创建密集（完全连接）图层和卷积图层的方法，添加了激活函数以及应用丢失正则化。在本教程中，您将学习如何使用layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。
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模型预测：inference()增加对提供的图像执行推断（即分类）的操作。 模型训练：loss()和train()添加计算损失，渐变，变量更新和可视化操作的摘要。
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是否有可能在一个模型中结合两者的优势？ 在本教程中，我们将介绍如何使用tf.estimatorAPI来联合训练宽线性模型和深度前馈神经网络。这种方法结合了记忆和泛化的优势。
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