Tensorflowの私のTRAINABLE_VARIABLESが変わったのはなぜですか？

私は初めてのTFプロジェクトを始めました。私はMNISTに4層のバニラNNを訓練しました。Tensorflowの私のTRAINABLE_VARIABLESが変わったのはなぜですか？

私は学んだ重みを表示したかったので、と思っていましたが、奇妙なことに、予想以上の出力を得ました。

は、私が以前に定義された

sess.run(tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, "my_w1"))

を使用

tf.Variable(tf.random_normal([layer_sizes[i-1], layer_sizes[i]]), name = "my_w1").

問題は、I形状（784、500）、の2Dアレイを期待私は3Dを得たこと、です形状の1つ（15,784,500）。

最初のディメンションは何を意味していますか？

2017-05-03 snoozzz

トレーニングプロセスで15要素のバッチを与えていましたか？それと何かが起こっているのだろうか？私は確信していません。 – Engineero

わかりません。私はここに自分のコードを投稿http://text-share.com/view/c5e36fa3 – snoozzz

これはバッチサイズで、各繰り返しで使用するイメージの数です。コードのこの部分から来ています：epoch_x, epoch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)

2017-05-03 23:15:09

ありがとう、ありがとう。しかし、私はまだ少し混乱しています。各バッチ後に異なる重量を得るのはなぜですか？特に彼らは収束してかなり変化するように見えないので。 – snoozzz

あなたの体重は変わるはずです。さもなければ、あなたは全く何も訓練していません。ウェイトは必ずしも収束する必要はなく、損失関数は –

答えて