y=Xw
yが予測
Xがプレースホルダ(訓練データだったりテストデータ)
wがパラメータでこれをいじって正解率を上げたりする。
qiita.com
- inference() - 予測のためにネットワークを前進実行するグラフを作成します。
- loss() - 損失を生成する操作をグラフに追加します。
- training() - 勾配を計算し適用する操作をグラフに追加します。
前進実行とはなんだ。
tf.Variable
はwでパラメーター
あかん英語・日本語・専門用語・プログラミングチャンプルされ過ぎてて読み進まん。
この先は専門書で学ぶことにする。