Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

274 | Capítulo 10: Introdução às Redes Neurais Artificiais

veremos no Capítulo 11, ela suporta também parâmetros de regularização. Ajustaremos

o código anterior para utilizar a função

dense()

em vez da nossa função

neuron_layer()

.

Basta substituir a sessão de construção dnn pelo código a seguir:

with tf.name_scope("dnn"):

hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden1, name="hidden1",

activation=tf.nn.relu)

hidden2 = tf.layers.dense(hidden1, n_hidden2, name="hidden2",

activation=tf.nn.relu)

logits = tf.layers.dense(hidden2, n_outputs, name="outputs")

Agora que já temos o modelo de rede neural, precisamos definir a função de custo para

treiná-lo. As