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以下是由TensorBoard生成的描述推理操作的图表： [evo41g9i07.png] 练习：输出inference是非标准化的logits。
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使用融合的批处理-规范化 TensorFlow中的默认批量标准化是作为组合操作实现的。这是非常普遍的，但往往导致表现欠佳。另一种方法是使用融合的批量标准化，通常在GPU上具有更好的性能。
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关键的区别在于，训练的准确性基于网络能够学习的图像，因此网络可以适应训练数据中的噪声。衡量网络性能的一个真正衡量标准是衡量其在训练数据中未包含的数据集上的表现-这是通过验证准确度来衡量的。
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在本教程中，您将使用tf.estimator构建神经网络分类器，并在Iris数据集上对其进行训练，以根据萼片/花瓣几何图形预测花朵种类。
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[图片] 所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。 入门 让我们为我们的TensorFlow程序设置骨架。
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TRAIN用于错误处理和日志记录的模式，并且在EVAL模式中自动包含为度量标准。train_op（只在TRAIN模式下使用）。运行一步训练的操作。eval_metric_ops（可选的）。
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