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神经网络构建与优化全解析

在神经网络的构建和训练过程中，有诸多关键因素需要我们去关注和把握，本文将为你详细解读其中的要点。

1. 小批量处理与超参数设置

在数据处理时，小批量处理是常见的做法。我们来看一个示例，其结果如下：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31] [32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63] [64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95] [96 97 98 99]

可以看到，最后一批只有四个元素，但并没有出现错误。所以，你无需担心小批量大小的问题，可以根据具体问题选择合适的小批量大小。

在训练模型时，有几个重要的超参数需要设置：
-training_epochs：训练的轮数。
-features：包含特征的张量。
-classes：包含标签的张量。
-logging_step：每多少轮打印一次代价函数