Neural_Net.ipynb

{
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0,
  "metadata": {
    "colab": {
      "name": "Neural_Net.ipynb",
      "provenance": [],
      "authorship_tag": "ABX9TyMxAFpZZ+FUIR2SJiwAD8MQ"
    },
    "kernelspec": {
      "name": "python3",
      "display_name": "Python 3"
    },
    "language_info": {
      "name": "python"
    }
  },
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "tFrOQ4dVz7RX"
      },
      "source": [
        "##Implementing a simple neural network"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "OQ1QFhgZZ9an"
      },
      "source": [
        ""
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "resources": {
            "http://localhost:8080/nbextensions/google.colab/files.js": {
              "data": "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",
              "ok": true,
              "headers": [
                [
                  "content-type",
                  "application/javascript"
                ]
              ],
              "status": 200,
              "status_text": "OK"
            }
          },
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 74
        },
        "id": "q21KiuERVzVM",
        "outputId": "b2170aed-9a5c-421c-c44e-1495d98b09b0"
      },
      "source": [
        "from google.colab import files\n",
        "  \n",
        "  \n",
        "uploaded = files.upload()\n"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/html": [
              "\n",
              "     <input type=\"file\" id=\"files-1de748fd-11bc-4fbf-aa99-6e1b6cc8be22\" name=\"files[]\" multiple disabled\n",
              "        style=\"border:none\" />\n",
              "     <output id=\"result-1de748fd-11bc-4fbf-aa99-6e1b6cc8be22\">\n",
              "      Upload widget is only available when the cell has been executed in the\n",
              "      current browser session. Please rerun this cell to enable.\n",
              "      </output>\n",
              "      <script src=\"/nbextensions/google.colab/files.js\"></script> "
            ],
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          }
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Saving Iris(1).csv to Iris(1).csv\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "R33ra8B-WwY5"
      },
      "source": [
        "# Importing Libraries\n",
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "from sklearn import preprocessing\n",
        "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
        "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
        "from sklearn.model_selection import train_test_split"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "YjJWHz8HXFfn"
      },
      "source": [
        "# Data Loading and Preprocessing\n",
        "data=pd.read_csv('Iris(1).csv')\n",
        "X=data.iloc[:,:-1].values\n",
        "Y=data.iloc[:,-1].values\n",
        "StandardScaler=StandardScaler()\n",
        "X=StandardScaler.fit_transform(X)\n",
        "label_encoder=LabelEncoder()\n",
        "Y=label_encoder.fit_transform(Y)\n",
        "Y=Y.reshape(-1,1)\n",
        "enc=preprocessing.OneHotEncoder()\n",
        "enc.fit(Y)\n",
        "onehotlabels=enc.transform(Y).toarray()\n",
        "Y=onehotlabels  "
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "nsoWtrSRb1Oh",
        "outputId": "a43816b7-f8d0-4708-cf7f-5408375116a4"
      },
      "source": [
        "# Splitting the data into training and testing data\n",
        "\n",
        "X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)\n",
        "\n",
        "#Defining the activation functions and their derivatives\n",
        "\n",
        "def ReLU(x):\n",
        "\treturn (abs(x.astype(float))+x.astype(float))/2\n",
        "\n",
        "def ReLU_derivative(x):\n",
        "\ty=x\n",
        "\tnp.piecewise(y,[ReLU(y)==0,ReLU(y)==y],[0,1])\n",
        "\treturn y\n",
        "\n",
        "def sigmoid(x):\n",
        "\treturn 1/(1+np.exp(-x.astype(float)))\n",
        "\n",
        "def sigmoid_derivative(x):\n",
        "\treturn x*(1-x)\n",
        "\n",
        "# Our Neural Network Class\n",
        "class Neural_Network:\n",
        "\tdef __init__(self,x,y,h):\n",
        "\t\tself.input=x\n",
        "\t\tself.weights1=np.random.randn(self.input.shape[1],h)\n",
        "\t\tself.weights2=np.random.randn(h,3)\n",
        "\t\tself.y=y\n",
        "\t\tself.output=np.zeros(y.shape)\n",
        "\n",
        "\tdef FeedForward(self):\n",
        "\t\tself.layer1=ReLU(np.dot(self.input,self.weights1))\n",
        "\t\tself.output=sigmoid(np.dot(self.layer1,self.weights2))\n",
        "\n",
        "\tdef BackProp(self):\n",
        "\t\tm=len(self.input)\n",
        "\t\td_weights2=-(1/m)*np.dot(self.layer1.T,(self.y-self.output)*sigmoid_derivative(self.output))\n",
        "\t\td_weights1 =-(1/m)*np.dot(self.input.T, (np.dot((self.y - self.output) * sigmoid_derivative(self.output), self.weights2.T) * ReLU_derivative(self.layer1)))\n",
        "\t\tself.weights2=self.weights2 - lr*d_weights2\n",
        "\t\tself.weights1=self.weights1 - lr*d_weights1\n",
        "\tdef predict(self,X):\n",
        "\t\tself.layert_1=ReLU(np.dot(X,self.weights1))\n",
        "\t\treturn sigmoid(np.dot(self.layert_1,self.weights2))\n",
        "\n",
        "# TRAINING OUR NETWORK OVER THE TRAINING DATA AND EVALUATING VARIOUS PARAMETERS AFTER EACH EPOCH\n",
        "\n",
        "epochs=10000\n",
        "lr=0.5\n",
        "n=len(X_test)\n",
        "m=len(X)\n",
        "nn1=Neural_Network(X_train,Y_train,100)\n",
        "for i in range(epochs):\n",
        "\tnn1.FeedForward()\n",
        "\ty_predict_train=enc.inverse_transform(nn1.output.round())\n",
        "\ty_predict_test=enc.inverse_transform(nn1.predict(X_test).round())\n",
        "\ty_train=enc.inverse_transform(Y_train)\n",
        "\ty_test=enc.inverse_transform(Y_test)\n",
        "\ttrain_accuracy=(m-np.count_nonzero(y_train-y_predict_train))/m\n",
        "\ttest_accuracy=(n-np.count_nonzero(y_test-y_predict_test))/n\n",
        "\tnn1.BackProp() \n",
        "\tcost=(1/m)*np.sum(np.square(nn1.y-nn1.output))\n",
        "\tprint(\"Epoch {}/{} ==============================================================:- \".format(i+1,epochs))\n",
        "\tprint(\"MSE_Cost: {} , Train_Accuracy: {} , Test_Accuracy: {} \".format(cost,train_accuracy,test_accuracy))\n",
        "\n",
        "output=nn1.predict(X_test)\n",
        "Y_predict=enc.inverse_transform(output.round())\n",
        "Y_test=enc.inverse_transform(Y_test)\n",
        "accuracy=(len(Y_predict)-np.count_nonzero(Y_test-Y_predict))/len(Y_predict)\n",
        "print(\"The accuracy of the model is {}\".format(accuracy))\n",
        "\n",
        "   \n"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "\u001b[1;30;43mStreaming output truncated to the last 5000 lines.\u001b[0m\n",
            "MSE_Cost: 0.017826219318298246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7502/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017825586019239153 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7503/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017824953243907437 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7504/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01782432115770792 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7505/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017823689648322958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7506/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017823058775696777 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7507/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017822428494694714 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7508/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01782179882579162 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7509/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01782116974985357 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7510/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017820541272868876 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7511/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017819913385903267 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7512/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017819286089726993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7513/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017818659379637867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7514/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0178180332467598 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7515/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017817407692876642 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7516/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017816782719955064 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7517/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017816158325846453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7518/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017815534509279786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7519/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017814913587553816 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7520/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017814297827179273 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7521/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017813682652998382 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7522/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01781306803435461 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7523/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01781245398787313 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7524/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017811840501573067 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7525/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017811227581236627 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7526/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017810615221873473 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7527/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017810003425208294 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7528/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017809392188932422 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7529/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017808781633680236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7530/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017808171686939427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7531/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017807562301179403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7532/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01780695347552898 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7533/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01780634520954943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7534/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017805737502590287 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7535/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017805130363221983 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7536/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01780452392159969 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7537/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017803918040896927 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7538/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01780331272068569 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7539/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017802707960394112 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7540/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017802103831780942 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7541/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017801500328104177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7542/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017800897384662867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7543/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017800294999818205 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7544/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01779969317378468 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7545/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01779909190568173 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7546/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017798491195333593 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7547/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017797891042165566 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7548/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017797291445876866 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7549/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017796692406029282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7550/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017796093922287162 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7551/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01779549599427436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7552/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017794898621662985 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7553/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01779430554365012 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7554/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017793714097646074 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7555/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017793123187929045 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7556/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017792532869567407 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7557/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017791943107894285 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7558/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017791353923096113 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7559/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017790765301977856 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7560/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01779017725177776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7561/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177895897673367 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7562/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017789002851110514 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7563/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01778841650096256 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7564/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017787830717599068 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7565/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017787245501275403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7566/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01778666108395392 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7567/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01778607724115664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7568/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01778549396051043 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7569/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017784911249020867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7570/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017784329101932318 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7571/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017783747521678276 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7572/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01778316650634487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7573/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017782586056687547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7574/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017782006171860428 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7575/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017781426852021963 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7576/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017780848096773924 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7577/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017780269905996564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7578/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017779692279410637 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7579/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017779115216878583 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7580/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017778538718189265 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7581/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01777796278318766 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7582/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017777387411691728 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7583/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017776812603542993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7584/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017776238358543615 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7585/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177756646765927 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7586/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017775091557536073 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7587/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017774519001218864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7588/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01777394700749641 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7589/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01777337557622939 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7590/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017772804707285785 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7591/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01777223440053367 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7592/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017771664655843854 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7593/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017771095473090085 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7594/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017770526852148676 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7595/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01776995879289857 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7596/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017769391295221076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7597/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017768824358999902 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7598/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017768257984120968 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7599/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017767692170472603 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7600/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017767126917944895 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7601/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017766562226430055 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7602/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017765998095822303 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7603/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017765434526017806 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7604/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017764871516914593 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7605/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01776430906841249 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7606/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017763747180413146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7607/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017763185852819892 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7608/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017762625085537814 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7609/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017762064878473597 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7610/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01776150523153558 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7611/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017760946144633683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7612/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017760387617679403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7613/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01775982965058575 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7614/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017759272243267253 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7615/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017758700976219694 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7616/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177581252343918 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7617/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01775755011166019 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7618/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017756975547636732 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7619/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01775640152862575 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7620/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017755828066741728 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7621/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017755255158056614 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7622/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017754682807874934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7623/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017754111015569993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7624/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017753539783759858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7625/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017752969112825628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7626/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017752399004245786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7627/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017751829458621523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7628/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017751260476891777 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7629/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017750692062191698 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7630/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017750124214542817 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7631/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017749556932491084 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7632/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017748990216495904 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7633/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017748424003791494 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7634/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017747858303671867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7635/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017747293169648 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7636/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017746728604463247 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7637/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01774616460755831 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7638/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017745601178031537 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7639/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017745038315876975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7640/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01774447602134084 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7641/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017743914294484943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7642/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017743353135452705 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7643/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017742792544313272 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7644/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017742232521158682 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7645/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01774167306604711 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7646/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017741114179039875 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7647/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01774055586018178 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7648/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017739998109526634 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7649/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017739440927107306 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7650/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017738884312938664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7651/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017738328267041175 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7652/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017737772789432827 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7653/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773721788012619 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7654/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773666353913104 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7655/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773610976645615 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7656/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017735556562102885 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7657/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773500002003258 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7658/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773444188630488 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7659/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017733884367542127 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7660/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773332745494905 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7661/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017732771097382676 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7662/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017732215292858084 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7663/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017731660042567602 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7664/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773110534415172 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7665/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01773055119480902 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7666/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017729997599111934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7667/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017729444557204103 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7668/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01772889206899131 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7669/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017728340134530403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7670/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017727788753796145 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7671/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017727237926819055 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7672/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01772668765360237 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7673/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017726137934170685 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7674/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017725588768540336 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7675/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017725040156736427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7676/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017724492098782175 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7677/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017723944599888852 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7678/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017723397655336554 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7679/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017722851264630066 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7680/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01772230542795281 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7681/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01772176014524547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7682/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017721215416594296 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7683/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017720671242000212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7684/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017720127621515744 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7685/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017719584555163596 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7686/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771904204298487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7687/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771849257600678 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7688/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177179403779222 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7689/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017717388733221984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7690/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771683765140034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7691/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771628712610568 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7692/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177157371611355 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7693/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017715196826095913 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7694/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771466033536543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7695/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771412433332647 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7696/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017713588975673208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7697/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017713054168243862 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7698/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017712519964971824 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7699/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771198633232914 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7700/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017711453288599435 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7701/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017710920821526057 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7702/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01771038893697972 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7703/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770985763019141 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7704/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770932690274095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7705/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177087967525169 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7706/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017708267179639924 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7707/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017707738182961355 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7708/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017707209762125652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7709/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017706681916347188 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7710/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017706154645111865 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7711/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017705627947852055 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7712/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017705100438996552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7713/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770457336803535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7714/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017704046855568596 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7715/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017703520910417988 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7716/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770299553190373 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7717/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017702470722826696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7718/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770194648135466 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7719/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0177014228083369 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7720/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01770089970300715 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7721/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017700377165517655 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7722/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01769985519545425 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7723/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017699186191614043 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7724/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01769848182448375 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7725/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017697779089842155 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7726/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017697076364989996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7727/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017696374587008606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7728/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01769567318404505 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7729/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01769497246974726 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7730/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017694272239277144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7731/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017693572597119418 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7732/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017692873460542716 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7733/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017692174854331357 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7734/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017691476752714326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7735/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017690779160322096 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7736/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017690082060700166 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7737/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017689385451486808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7738/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0176886893228966 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7739/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01768799366979718 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7740/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017687298484935828 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7741/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017686603762843162 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7742/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01768590949750022 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7743/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01768521568365819 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7744/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017684522316141874 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7745/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01768382939001591 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7746/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017683136900346876 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7747/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017682444840413713 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7748/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017681753192303695 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7749/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017681061966657256 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7750/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017680371160308163 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7751/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01767968076873855 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7752/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017678990788420994 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7753/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017678301215440236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7754/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01767761204628733 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7755/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017676923277385723 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7756/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017676234905357878 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7757/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017675548021764163 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7758/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017674870710675507 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7759/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017674193793689584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7760/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017673517275827628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7761/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017672841150097925 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7762/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017672165415939474 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7763/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017671488983716722 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7764/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017670804111488764 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7765/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01767011965362739 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7766/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017669435568342197 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7767/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017668751874983298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7768/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017668067629974454 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7769/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017667382587864138 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7770/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766669791213581 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7771/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017666013621827424 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7772/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766532970219323 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7773/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017664646157953774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7774/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766396298260994 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7775/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766328017628746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7776/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0176625977353983 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7777/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766191565862949 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7778/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017661233940940303 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7779/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01766055258129429 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7780/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765987157935887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7781/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765919093337421 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7782/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765851064149637 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7783/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017657830702019667 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7784/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017657151113249614 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7785/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765647187356432 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7786/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765579298136937 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7787/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765511443513187 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7788/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765443623335858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7789/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765375837460262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7790/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765308085745707 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7791/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017652403680556313 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7792/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017651726842573073 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7793/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01765105034340696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7794/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017650374185436458 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7795/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017649698362698172 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7796/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017649022874012037 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7797/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017648347718225234 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7798/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017647672894220662 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7799/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764699840091064 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7800/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764632423723915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7801/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764565039108164 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7802/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764497680029114 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7803/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764429642744124 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7804/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017643615531350326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7805/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017642934890982457 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7806/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017642254615344376 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7807/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01764157464240371 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7808/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017640895008054415 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7809/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017640215691760563 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7810/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017639536705198466 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7811/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017638858041421783 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7812/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017638179704044674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7813/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01763750169052666 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7814/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01763682400177144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7815/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01763614663664071 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7816/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017635469595109775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7817/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017634792876471402 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7818/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017634116480373586 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7819/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01763344040623392 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7820/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017632764653581823 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7821/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017632089221868964 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7822/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01763141437139319 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7823/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017630739893772656 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7824/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017630065731007515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7825/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0176293918908201 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7826/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017628718362431132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7827/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017628045134539878 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7828/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017627372223484584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7829/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017626699629575502 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7830/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01762602735177264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7831/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017625355389836526 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7832/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017624683743101468 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7833/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017624012411173395 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7834/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017623341393531566 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7835/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01762267068975441 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7836/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017622000299390237 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7837/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017621330222030027 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7838/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017620660457265295 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7839/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01761999100471142 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7840/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017619321863993734 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7841/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017618653281973953 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7842/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01761798510748663 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7843/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017617317244035032 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7844/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017616649691924665 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7845/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017615982450414645 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7846/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017615315519444244 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7847/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017614648898604514 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7848/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01761398258770747 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7849/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01761331658645951 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7850/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01761265089464509 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7851/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017611985512022105 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7852/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017611320438380665 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7853/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017610655673509504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7854/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017609991217214665 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7855/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760932576703896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7856/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017608660436462788 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7857/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017607995425597937 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7858/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017607330706802347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7859/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017606666295642653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7860/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760600218348585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7861/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017605341123174363 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7862/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760468061760101 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7863/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760402035679194 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7864/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017603360410163554 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7865/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760270074026308 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7866/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01760204136969581 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7867/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017601382287062383 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7868/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017600723499925284 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7869/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017600065005016985 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7870/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017599406805022616 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7871/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759874889915932 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7872/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759809128848992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7873/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017597433972950893 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7874/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759677695303509 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7875/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017596120228857686 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7876/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759546380069043 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7877/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017594808329552996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7878/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759415518213418 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7879/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017593502789088368 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7880/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017592850693384128 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7881/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017592198896050067 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7882/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01759154739618197 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7883/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017590896194080104 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7884/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0175902452894182 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7885/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017589594682247814 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7886/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017588944372430255 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7887/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017588295888630763 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7888/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017587648762650173 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7889/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017587003785832528 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7890/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01758635925007086 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7891/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01758571504380443 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7892/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017585071160472938 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7893/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017584427600466003 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7894/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017583784360197106 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7895/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017583141438913773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7896/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017582498836568542 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7897/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017581856395510857 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7898/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01758121328759724 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7899/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0175805705076326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7900/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017579928047973405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7901/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757928591172321 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7902/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017578644096124404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7903/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017578002601780884 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7904/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017577361427539868 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7905/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757672057333008 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7906/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757608003857279 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7907/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757543982305474 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7908/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757479992643414 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7909/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017574160348506892 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7910/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017573521299812933 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7911/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017572882675593475 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7912/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017572244369413806 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7913/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01757160640002799 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7914/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017570969615952826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7915/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017570333201414278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7916/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0175696971051716 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7917/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017569061328344102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7918/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017568425870170774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7919/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017567790731185678 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7920/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017567155911109907 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7921/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017566521410304743 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7922/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017565887228927952 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7923/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017565253366265212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7924/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0175646198172908 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7925/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017563986588092023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7926/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017563353678790552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7927/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017562721089494093 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7928/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017562088820317647 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7929/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017561456871372408 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7930/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01756082524277246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7931/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017560196948959012 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7932/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01755956941406188 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7933/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017558942191919166 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7934/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017558315279927475 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7935/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017557688687526427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7936/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017557062415837897 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7937/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017556436464932438 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7938/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01755581083538686 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7939/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01755518552745492 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7940/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017554560538314543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7941/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017553935857467024 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7942/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017553311498919557 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7943/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017552687462953864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7944/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017552063749873326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7945/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01755144035995372 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7946/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01755081729347217 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7947/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017550194550693125 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7948/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01754957213187777 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7949/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017548950037280395 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7950/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01754832826715181 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7951/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01754770682173862 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7952/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017547085701284756 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7953/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017546464906031595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7954/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017545844436218736 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7955/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017545224293017896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7956/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01754460371339708 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7957/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017543934222743498 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7958/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017543265592751177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7959/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017542596779898185 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7960/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017541928390611885 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7961/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017541260125054595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7962/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01754059217384403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7963/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017539924458216387 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7964/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753925704073937 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7965/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017538589904356885 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7966/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017537923074280943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7967/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017537256550808705 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7968/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753659034611515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7969/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017535924464445556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7970/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017535258912457975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7971/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017534593694800742 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7972/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753392881691556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7973/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753326428266407 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7974/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017532600095770477 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7975/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753193625936774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7976/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753127277632639 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7977/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01753060964914876 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7978/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017529946880089905 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7979/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752928447114774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7980/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752862242411717 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7981/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017527960740603466 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7982/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017527299422052483 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7983/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017526638469767004 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7984/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017525977884926637 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7985/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017525317668602092 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7986/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017524657821769447 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7987/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017523998346112152 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7988/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752333924173101 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7989/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752268050930897 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7990/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752202214954752 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7991/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752136416309992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7992/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01752070655057689 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7993/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017520049312552213 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7994/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017519392449567246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7995/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01751873596311483 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7996/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017518079854721 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7997/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017517430490111743 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7998/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017516781305967746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 7999/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017516132878494406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8000/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01751548483562195 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8001/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01751483736591737 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8002/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017514186578414533 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8003/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017513535229661932 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8004/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01751288437810699 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8005/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017512233971368144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8006/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01751158403706147 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8007/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0175109345599015 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8008/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017510285547553132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8009/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01750963699539125 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8010/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017508988905363263 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8011/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017508341275902714 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8012/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01750769410732459 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8013/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017507047398963763 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8014/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017506401150661047 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8015/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017505755361985616 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8016/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017505110032670766 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8017/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017504465162374805 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8018/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017503820750806504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8019/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017503176797658795 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8020/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017502533302644577 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8021/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01750189026547805 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8022/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017501247685884895 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8023/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017500605563597116 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8024/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017499963898355918 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8025/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017499319435971876 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8026/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01749866420061541 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8027/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017498008440539923 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8028/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01749735326505592 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8029/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017496656863603504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8030/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01749595190948489 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8031/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017495248395629378 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8032/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017494545423296298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8033/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017493843170897742 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8034/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01749314144580565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8035/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017492440276611083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8036/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017491739601474054 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8037/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017491039412582482 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8038/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017490339678899458 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8039/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01748964038635906 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8040/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017488941515818122 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8041/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017488243054277486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8042/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017487544988554513 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8043/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01748684730818483 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8044/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017486150003549892 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8045/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01748545306656773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8046/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017484756490072497 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8047/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017484060267918405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8048/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01748336439473158 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8049/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017482668865872394 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8050/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017481973677309127 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8051/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01748127882555714 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8052/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017480584307600102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8053/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747989011886959 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8054/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747919625782078 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8055/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017478502726102012 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8056/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017477809523913347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8057/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017477116645683882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8058/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747642409020426 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8059/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0174757318564455 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8060/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747503994353904 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8061/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747434835076818 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8062/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017473657077512996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8063/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01747296612327145 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8064/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017472275487635122 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8065/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017471585170277037 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8066/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017470895170941487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8067/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017470205489435182 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8068/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01746951612561951 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8069/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017468827079403698 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8070/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017468138350739005 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8071/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017467449939613515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8072/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017466761846047632 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8073/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017466074070090157 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8074/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017465386611814838 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8075/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017464699471317402 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8076/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017464012648712886 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8077/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017463326144133384 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8078/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017462639957726015 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8079/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01746195408965121 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8080/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017461268668070674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8081/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01746058358903437 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8082/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01745989882702511 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8083/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01745921438644032 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8084/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017458530265129956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8085/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017457846464341446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8086/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017457162983602833 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8087/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01745647982335189 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8088/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017455796983573368 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8089/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017455114464525086 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8090/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017454432266343373 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8091/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017453750389237535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8092/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017453068833394543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8093/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017452387599026196 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8094/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01745170668634347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8095/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017451026095568357 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8096/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01745034582692661 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8097/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017449665880650504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8098/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017448986256976474 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8099/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0174483069561456 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8100/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017447627978402623 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8101/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017446949324196395 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8102/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017446270993599806 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8103/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017445592986842225 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8104/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017444915304188385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8105/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01744423794589314 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8106/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01744356091221972 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8107/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017442884203430136 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8108/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017442207819789814 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8109/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017441531936866064 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8110/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017440856502113213 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8111/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017440181396892577 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8112/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017439506619386362 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8113/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017438832170545263 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8114/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01743815805954353 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8115/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01743748428161778 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8116/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01743681083216058 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8117/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017436137711553803 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8118/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017435464919814778 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8119/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017434792457171926 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8120/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017434120323770043 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8121/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017433448519816132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8122/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017432777045503473 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8123/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017432105901048 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8124/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017431435086663723 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8125/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01743076460256635 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8126/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017430094449007262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8127/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017429424626227433 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8128/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017428755134472746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8129/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017428085973993958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8130/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017427417145045938 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8131/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017426748647887277 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8132/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01742608048277983 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8133/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017425412649988363 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8134/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017424745149780277 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8135/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017424077982425262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8136/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017423411129645364 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8137/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017422744551862004 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8138/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017422077828643367 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8139/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017421411400034628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8140/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0174207453129549 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8141/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01742007954517549 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8142/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741940467081858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8143/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741872886078555 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8144/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0174180533110275 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8145/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0174173780273979 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8146/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017416631215386554 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8147/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741588216113355 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8148/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741513337203588 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8149/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017414384848399026 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8150/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741363659901488 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8151/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017412888624466872 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8152/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017412140928332896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8153/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01741139351240585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8154/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017410646379257544 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8155/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740989953102283 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8156/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017409152970013705 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8157/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740840669841927 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8158/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740766071845456 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8159/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740691503228715 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8160/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740616823161453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8161/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017405421639236366 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8162/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740467534917094 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8163/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740392936986826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8164/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017403183699977325 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8165/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017402438342151015 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8166/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017401693296965413 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8167/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017400948113278095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8168/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01740020288107453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8169/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017399457966675146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8170/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017398713371206666 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8171/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01739796909601838 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8172/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017397225142519762 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8173/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017396481512172553 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8174/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01739573820646495 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8175/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017394995226910306 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8176/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017394252575038696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8177/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017393510252393947 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8178/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017392768260529035 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8179/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017392026601003068 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8180/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01739128527537824 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8181/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017390544285217267 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8182/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017389803632081202 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8183/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017389063317527438 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8184/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017388323343108067 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8185/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173875837103684 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8186/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017386844420845732 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8187/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01738610547606822 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8188/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017385366884934254 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8189/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017384628642113518 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8190/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017383890748633442 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8191/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017383153205971134 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8192/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017382416015584216 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8193/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017381679178935436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8194/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017380942697475546 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8195/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017380206572634352 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8196/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01737947080582866 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8197/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017378735398469826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8198/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017378000351964965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8199/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017377265667669617 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8200/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017376531346932032 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8201/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017375797391107662 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8202/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017375063801527795 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8203/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017374330579515016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8204/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01737359772637601 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8205/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017372865243405207 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8206/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173721331318832 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8207/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017371401393077766 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8208/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01737067002824376 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8209/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017369939038622873 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8210/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017369208425444243 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8211/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017368478189924656 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8212/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017367748333268533 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8213/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017367018856668227 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8214/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01736628976130417 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8215/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017365560962196765 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8216/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01736483250716524 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8217/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017364104436803696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8218/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017363376752227693 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8219/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017362649454548518 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8220/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01736192254529007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8221/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01736119602555974 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8222/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017360469896018988 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8223/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017359744157724625 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8224/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017359018811749654 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8225/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017358293859145772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8226/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017357569300961245 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8227/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01735684513823262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8228/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017356121385236168 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8229/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017355398046653543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8230/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01735467510705534 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8231/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017353952566873034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8232/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017353230427346527 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8233/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017352508636184535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8234/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017351812764683044 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8235/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01735113799948651 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8236/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017350463737554993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8237/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017349789479564136 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8238/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01734911548111638 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8239/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017348441639406697 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8240/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017347771775922723 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8241/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01734710530362176 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8242/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017346438984560057 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8243/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01734577280340068 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8244/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017345106795303343 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8245/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017344440964518874 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8246/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01734377532654608 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8247/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173431098896212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8248/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017342444654062372 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8249/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017341779555719517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8250/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017341114683027948 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8251/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017340450042653326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8252/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017339785640923075 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8253/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017339121483516556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8254/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017338454077459684 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8255/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017337785231814812 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8256/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01733711662012535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8257/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017336448255568744 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8258/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01733578014337041 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8259/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01733511228679472 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8260/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017334444688451956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8261/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017333777350741594 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8262/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01733311027592494 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8263/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017332443467829427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8264/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017331776928106276 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8265/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017331110657657772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8266/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017330444658437996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8267/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01732977893234379 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8268/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017329113481220782 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8269/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01732844830686798 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8270/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01732778342934282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8271/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017327118853666796 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8272/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017326454563595533 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8273/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017325790563557236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8274/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017325126849065477 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8275/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017324463421306956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8276/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017323800282011678 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8277/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017323137405324148 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8278/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01732247472537187 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8279/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017321812339030882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8280/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017321150246627427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8281/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01732048845021144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8282/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017319826951012512 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8283/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017319165750605336 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8284/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01731850485037803 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8285/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01731784425177691 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8286/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017317183956196115 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8287/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017316523965029387 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8288/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01731586427964772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8289/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01731520490141064 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8290/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017314545831662056 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8291/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017313887071733106 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8292/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017313228622941653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8293/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017312570486593213 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8294/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017311912663981282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8295/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017311266219558023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8296/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017310627362342377 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8297/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017309988749215993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8298/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017309350443313595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8299/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730863646283403 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8300/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730784395362855 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8301/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730705237335355 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8302/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730626205083919 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8303/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305472950441825 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8304/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304684992112098 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8305/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303898082144605 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8306/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730311214188905 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8307/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730232710271183 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8308/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301542907889152 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8309/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300759509688755 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8310/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299976868530603 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8311/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299194951459915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8312/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729841373121678 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8313/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729763318529486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8314/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296853295228738 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8315/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296074045966444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8316/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729529542329031 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8317/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729451741751382 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8318/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293733761928113 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8319/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729294591337412 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8320/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292158528829343 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8321/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291371725369844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8322/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729058545140898 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8323/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289799731191543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8324/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289014555669342 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8325/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288229931240923 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8326/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017287445857892034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8327/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286662338869958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8328/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285879376290808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8329/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728509697303448 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8330/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728431513184554 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8331/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283533856612226 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8332/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282753149979065 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8333/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728197301446123 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8334/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281193453114515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8335/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280414469057943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8336/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279636065417204 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8337/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727885824531768 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8338/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278081011874405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8339/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277304368185326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8340/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727652831732711 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8341/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275752862346033 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8342/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274978006254025 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8343/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274785310715485 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8344/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727481364418802 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8345/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727484318818606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8346/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727487383352282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8347/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274905537260597 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8348/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172749382985309 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8349/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274972914099285 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8350/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727500903972299 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8351/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727504622474906 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8352/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275084472692773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8353/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727512378617041 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8354/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275164167811982 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8355/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727520562017754 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8356/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727524814586555 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8357/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275291747477488 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8358/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275336427631252 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8359/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275382188950156 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8360/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727542903406208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8361/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275476965594474 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8362/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727552598617141 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8363/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275576098410236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8364/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275627304918707 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8365/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275679608292238 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8366/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275733011111523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8367/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275787515940264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8368/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727584312532317 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8369/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275899841784178 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8370/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275957667824762 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8371/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276016605922564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8372/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276076658530076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8373/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276137828073558 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8374/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727620011695206 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8375/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727625104663409 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8376/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276302135997266 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8377/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727635413297039 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8378/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727640702816804 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8379/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727646084804576 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8380/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276515590914688 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8381/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727657126401349 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8382/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276627869806164 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8383/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727668541243202 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8384/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276743895055634 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8385/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276803321035976 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8386/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276863693429522 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8387/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727692501520631 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8388/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727697140739889 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8389/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727698782788583 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8390/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277003321553974 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8391/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277017933114446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8392/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277031700451303 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8393/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727704465380617 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8394/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727705682356143 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8395/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277068238721053 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8396/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277078927473995 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8397/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727708891827388 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8398/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277098258068824 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8399/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277106962381644 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8400/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277115050303188 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8401/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277044597948838 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8402/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276954206793444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8403/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276863722464807 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8404/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172767723336903 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8405/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727668043666505 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8406/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276587911119773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8407/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276494796241864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8408/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727640089045909 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8409/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276306498581827 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8410/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276211642732287 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8411/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276116351142887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8412/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276020648239337 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8413/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275924558792653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8414/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275828106222794 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8415/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275731313385567 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8416/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727563420231049 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8417/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727553679437508 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8418/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275439110289573 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8419/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275341170155768 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8420/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727524299349005 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8421/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727514459926385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8422/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727504600599504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8423/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274947231538395 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8424/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727484829334375 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8425/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274749208412772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8426/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727464999330315 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8427/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274550664152163 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8428/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274451236690185 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8429/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274351726256625 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8430/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274252147813363 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8431/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727415251595775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8432/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727405284493458 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8433/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273953148647377 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8434/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273853440668934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8435/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727375373425121 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8436/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273654042334767 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8437/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727355439750951 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8438/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727345481289899 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8439/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273355279714953 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8440/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273255809777757 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8441/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273156414610365 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8442/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273057105460208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8443/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727295789331601 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8444/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727285878891393 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8445/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272759802744776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8446/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272660945059696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8447/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727256222587604 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8448/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272463654982778 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8449/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272365241945826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8450/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272266996175588 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8451/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727216892836087 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8452/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727207089848304 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8453/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727197305631195 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8454/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727187541682234 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8455/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271777988326298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8456/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271680778958184 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8457/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727158379666712 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8458/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271487049221535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8459/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727139054421187 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8460/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271294323636652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8461/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271198472444047 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8462/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271102891375456 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8463/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727100757965582 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8464/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727091254704557 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8465/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727081779880741 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8466/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727072340070957 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8467/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270630027237523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8468/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270536999660243 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8469/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270444267415738 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8470/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727035185860767 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8471/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727025976937404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8472/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727016800946979 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8473/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270076728662452 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8474/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726998874387334 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8475/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269901213531696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8476/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269813989010376 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8477/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269727136622524 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8478/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269640635514283 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8479/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269554500160347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8480/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726946873086264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8481/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269383333242953 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8482/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269298310691992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8483/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726921366751061 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8484/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269129407533647 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8485/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726904553468394 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8486/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268962052746563 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8487/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268878883508212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8488/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268795992460853 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8489/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268713502481357 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8490/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726863141703584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8491/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726854973954111 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8492/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726846847334876 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8493/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268387621737293 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8494/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268311079728135 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8495/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268240251955523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8496/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268171101111028 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8497/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268165799194567 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8498/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268159754573034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8499/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726815465235035 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8500/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268147135304324 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8501/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726813902677549 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8502/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268131150182827 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8503/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726812353285897 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8504/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268116163041875 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8505/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268109051701175 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8506/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726810220122978 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8507/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726809561745931 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8508/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268089304868364 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8509/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268083268608188 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8510/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268077513664253 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8511/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268072045162473 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8512/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268066868221604 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8513/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726806198798935 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8514/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268056690605563 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8515/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726805002931462 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8516/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726804368733532 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8517/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268037648454634 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8518/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726803192769535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8519/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268026527486303 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8520/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268021455049895 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8521/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268016712070965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8522/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268012304952396 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8523/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726800824145301 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8524/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268004526843347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8525/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268001166214065 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8526/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726799816454546 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8527/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267995526685453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8528/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267993257363612 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8529/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726799136119072 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8530/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267989842663638 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8531/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726798701867102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8532/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267983342597874 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8533/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268009245023527 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8534/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268068312961925 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8535/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268128454288868 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8536/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268188446729248 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8537/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268248781463238 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8538/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268309275578833 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8539/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268370011869552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8540/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726843096793517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8541/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726849216227864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8542/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268553596786664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8543/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268615279414465 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8544/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726867721529866 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8545/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726873497514448 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8546/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268792813068 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8547/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726885074772495 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8548/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726890894263185 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8549/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268969236541167 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8550/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269029866305647 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8551/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726908892834211 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8552/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269148137285126 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8553/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726920749506843 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8554/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726926701402146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8555/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269326700901682 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8556/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269386563960088 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8557/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269446610402365 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8558/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269506847457556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8559/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269567281998452 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8560/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726962792071634 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8561/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269677588876552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8562/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269716091630957 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8563/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269754497865497 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8564/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269792915871114 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8565/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269831393354296 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8566/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269869942839786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8567/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726990857648855 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8568/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726994730330928 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8569/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726998613274569 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8570/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270025073867604 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8571/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727006413578258 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8572/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270103327457462 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8573/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727014265775161 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8574/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727018213537084 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8575/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270221768858503 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8576/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172702615665786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8577/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270301536707475 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8578/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727034168722958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8579/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727038202592592 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8580/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270422560378224 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8581/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270463297968296 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8582/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270504245878206 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8583/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270545411092568 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8584/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270586060646652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8585/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727062605918621 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8586/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270666282262308 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8587/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270706746763224 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8588/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270747460740442 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8589/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270788430868992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8590/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270832900240108 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8591/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727087892806267 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8592/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270925284995024 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8593/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727097198400278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8594/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727101901699568 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8595/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271066385101126 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8596/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727111408675884 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8597/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271162122146955 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8598/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727121134329653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8599/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271261131154625 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8600/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271311245641616 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8601/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271361700882223 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8602/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727141244972893 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8603/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271463544148127 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8604/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271513492638415 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8605/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271562774232724 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8606/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271612401792705 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8607/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727166237304707 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8608/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271712692338164 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8609/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271763361549765 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8610/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172718143835224 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8611/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271865760737387 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8612/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271917495805804 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8613/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727196959127325 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8614/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727202204968639 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8615/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727207487356095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8616/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272128065388376 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8617/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272181627628485 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8618/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272235562708203 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8619/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272289873018674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8620/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272344560913495 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8621/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272399628707108 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8622/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272455078673504 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8623/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272510913045276 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8624/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272567134012706 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8625/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172726237437233 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8626/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272680744281396 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8627/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727273813774794 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8628/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272796261988438 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8629/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727285822517494 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8630/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272920497814113 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8631/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727298328448581 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8632/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273046696869562 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8633/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727311069418668 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8634/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727317523361517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8635/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273240203681137 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8636/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727330559753808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8637/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273371414567293 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8638/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727343765295332 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8639/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273504311909674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8640/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273574226781146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8641/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273645364956302 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8642/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273716907274677 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8643/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172737888616074 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8644/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273861228245993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8645/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273934005981817 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8646/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727400728106856 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8647/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727408126695442 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8648/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727415567021315 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8649/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274230468109556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8650/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274305682998457 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8651/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274381313267882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8652/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274457360437916 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8653/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274533824845773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8654/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727461071010304 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8655/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274688017159937 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8656/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274765743817044 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8657/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274843890689347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8658/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727492245855659 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8659/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275001448159397 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8660/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727508086027659 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8661/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727516069567507 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8662/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727524095512392 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8663/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275321639385804 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8664/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275402749217347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8665/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727548428536655 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8666/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275566248571697 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8667/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275648639560007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8668/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275731459046633 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8669/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275814707733844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8670/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275898386310298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8671/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727598249545047 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8672/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276067035814212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8673/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172761520080464 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8674/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276237412776667 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8675/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727632325061921 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8676/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276409522172662 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8677/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276496228020053 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8678/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276583368728726 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8679/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276670944850473 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8680/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727675895692149 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8681/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276847405462564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8682/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276936290979112 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8683/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727702561396138 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8684/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727711537488463 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8685/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277205574209215 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8686/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727729621238089 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8687/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277387289830977 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8688/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277478806976564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8689/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277570764220738 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8690/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277663161952818 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8691/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277756000548546 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8692/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277848183865286 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8693/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277940583284874 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8694/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278033425563864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8695/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278126709427293 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8696/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278220434864235 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8697/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278314602124197 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8698/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278409211535624 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8699/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278504263405464 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8700/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727859975803962 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8701/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727869569573294 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8702/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278792076767167 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8703/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727888890141078 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8704/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278986169919446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8705/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279083882817254 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8706/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727918204063012 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8707/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279280643218348 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8708/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279379690640282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8709/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279479183137533 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8710/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279579120873214 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8711/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279679504024908 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8712/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279780332751134 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8713/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279881607214446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8714/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279983327548865 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8715/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280085493884396 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8716/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280188106728538 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8717/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728029116842553 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8718/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728039467647781 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8719/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280498630984485 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8720/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728060303203436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8721/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280707879708992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8722/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728081317408189 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8723/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280918915219094 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8724/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172810251031792 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8725/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281131590278838 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8726/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281238142214366 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8727/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281345148716938 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8728/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281452601029926 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8729/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281560501997018 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8730/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281668850318968 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8731/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281777646209886 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8732/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281886889360422 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8733/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281996579666566 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8734/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282106718033083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8735/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728221730369323 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8736/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728232833607984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8737/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282439815071007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8738/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282551740548602 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8739/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728266411239478 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8740/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282776930498116 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8741/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282890194754333 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8742/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728300390505652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8743/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283118061298636 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8744/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283232801456026 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8745/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172833480535288 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8746/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283463752174114 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8747/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283579897610472 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8748/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283696489788933 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8749/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283813528607278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8750/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283931013944924 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8751/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284048945677737 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8752/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728416732368672 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8753/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284286147842626 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8754/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284405418011097 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8755/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728452513406076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8756/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284645295864206 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8757/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728476564839099 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8758/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284885770169428 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8759/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285006341304563 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8760/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728512734681347 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8761/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285248796931312 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8762/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285370688652452 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8763/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285493022685984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8764/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728561579826298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8765/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172857390151636 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8766/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728586267303704 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8767/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285986771642534 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8768/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728611131075662 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8769/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286236290197755 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8770/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286361709810075 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8771/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286487569462248 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8772/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286613869042036 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8773/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286740608453095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8774/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172868677876117 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8775/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286995406444086 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8776/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728712892401536 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8777/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017287263059327797 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8778/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728739772193848 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8779/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728753630814369 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8780/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728769039183434 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8781/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017287845643815483 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8782/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288000801430028 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8783/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288156357535715 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8784/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728831217256182 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8785/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728846832189031 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8786/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728862480171153 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8787/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288781633005398 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8788/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728893882559238 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8789/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289096391026795 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8790/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728925433834054 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8791/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289412675751733 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8792/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728957141026205 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8793/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289730547970023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8794/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017289890094114965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8795/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017290050053197885 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8796/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729021042906019 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8797/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729037122496364 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8798/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017290532443657684 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8799/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729069408744051 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8800/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017290856158212683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8801/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291018657524887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8802/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291181586620148 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8803/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291344946471245 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8804/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291508736774173 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8805/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291604545456418 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8806/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291680690865306 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8807/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729175727637981 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8808/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291834336156133 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8809/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291911879737405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8810/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291989909565007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8811/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292068426514588 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8812/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729214743088231 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8813/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292226922778712 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8814/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292306902186652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8815/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292387368999622 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8816/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292468323032394 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8817/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172925497640315 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8818/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729263169237919 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8819/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729271410802538 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8820/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729279700952372 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8821/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729288039642405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8822/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292964268235806 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8823/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293048624433788 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8824/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293130546958912 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8825/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293207965062014 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8826/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729328588944951 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8827/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729336429647527 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8828/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293443180331998 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8829/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729352253937958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8830/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293602373065434 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8831/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293682681046123 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8832/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293763463008774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8833/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293844718615278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8834/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293926447495098 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8835/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294008649243863 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8836/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294091323425742 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8837/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294174469575718 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8838/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294258087202415 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8839/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729434217579024 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8840/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294426746834044 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8841/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729451179737111 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8842/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294597317529782 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8843/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729468330637649 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8844/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294769763379663 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8845/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294856687886506 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8846/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294944079280655 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8847/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729503024782487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8848/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295115289176585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8849/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295200773069175 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8850/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729528678302029 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8851/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729537329241061 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8852/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295460281313565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8853/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729554774524569 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8854/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729563568281711 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8855/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295724091742962 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8856/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295812970227805 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8857/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729590231648628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8858/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295992128885957 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8859/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729608240589372 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8860/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296173158747763 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8861/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296264394268908 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8862/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296356097281168 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8863/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729644825983908 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8864/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296540880296 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8865/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729663395776329 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8866/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296727491160246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8867/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296821479535405 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8868/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296915921953208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8869/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297010817527464 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8870/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729710781242674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8871/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729720656880529 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8872/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297309749103915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8873/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297416749669073 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8874/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297524280305572 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8875/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297632221544443 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8876/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297740615982233 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8877/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297849450884667 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8878/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297958731848903 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8879/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298068458039877 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8880/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298178630585664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8881/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298289249775427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8882/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729840031602637 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8883/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729851182957737 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8884/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172986237906091 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8885/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729873619921846 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8886/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729884905544028 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8887/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298962359251612 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8888/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299076110548334 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8889/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729919030901565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8890/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729930495473652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8891/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299420047526087 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8892/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299535587171892 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8893/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299651573437547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8894/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299768006066082 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8895/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299884884782953 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8896/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730000221001275 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8897/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300119981484643 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8898/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300238198176773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8899/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300356859719406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8900/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300475965796584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8901/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300595516066955 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8902/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300715510191047 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8903/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730083594782478 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8904/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730095682862866 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8905/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301078152242647 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8906/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301199866560278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8907/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301321944331517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8908/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301444463947047 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8909/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730156742429421 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8910/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301690825348947 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8911/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730181466671962 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8912/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730193894813081 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8913/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302063669262967 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8914/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302188829806584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8915/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302314429445076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8916/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302440467861176 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8917/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302566944735524 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8918/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302693859747673 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8919/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302821212576296 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8920/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302949002899557 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8921/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303077230395338 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8922/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730320589474151 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8923/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730333499561607 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8924/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303464532697398 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8925/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303594505664502 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8926/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730372491419692 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8927/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303855757974967 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8928/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303987036679708 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8929/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304118749993217 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8930/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173042508975984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8931/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304383479179244 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8932/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304516494420767 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8933/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730464994300904 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8934/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304783824631235 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8935/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304918138975625 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8936/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730505288573157 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8937/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730518806458958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8938/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305323675241256 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8939/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305459717379283 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8940/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305596190697485 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8941/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730573309489072 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8942/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730587042965496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8943/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730600819468717 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8944/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306146389685407 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8945/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173062850143487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8946/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306424068377083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8947/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306563551471563 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8948/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730670346333409 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8949/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306843803667534 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8950/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730698457217567 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8951/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730712576856314 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8952/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307267392535443 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8953/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173074094437989 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8954/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307551922060654 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8955/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307694827028583 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8956/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307838158411394 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8957/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307894268024746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8958/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730778007169102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8959/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307665406039428 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8960/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307551499738873 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8961/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307438778231585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8962/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730732729918978 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8963/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730721707849748 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8964/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307108105047337 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8965/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017307000224434686 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8966/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306893451281388 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8967/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306787873175127 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8968/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306683483892756 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8969/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306580268807766 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8970/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306478216407732 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8971/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306377314562325 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8972/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306269691496633 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8973/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017306147282964302 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8974/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730602605352595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8975/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173059059826493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8976/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305787060473768 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8977/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730566927524581 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8978/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730555261566852 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8979/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730543707091045 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8980/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305322630424683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8981/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730520928395385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8982/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017305097021506368 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8983/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730498583335013 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8984/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730487571000278 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8985/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304766642223794 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8986/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304658621006382 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8987/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304551637569755 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8988/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730444568335161 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8989/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304340750000764 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8990/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304236829517025 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8991/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730413391382024 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8992/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017304031995135083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8993/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730393106588686 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8994/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303831118679364 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8995/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173037321462888 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8996/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173036341416582 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8997/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303539539585997 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8998/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730344611581449 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 8999/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730335366893808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9000/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303262169898262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9001/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303171612665005 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9002/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017303081989219923 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9003/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730299329363363 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9004/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302905520155724 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9005/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302818662626746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9006/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173027327151645 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9007/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730264767212073 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9008/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730256352786593 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9009/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730248027691986 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9010/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302398057689523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9011/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017302317979913304 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9012/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730223904606251 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9013/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730216099586346 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9014/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730208382076657 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9015/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730200751803671 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9016/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301932082230177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9017/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301857508087833 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9018/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301783790387902 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9019/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730171092406076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9020/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301638904169456 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9021/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301567725786636 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9022/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301497384140146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9023/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730142787457273 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9024/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0173013591636082 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9025/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301291384273977 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9026/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730122470790195 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9027/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301158907460666 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9028/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301093913377898 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9029/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017301029727329893 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9030/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300966343200996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9031/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730090375768681 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9032/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730084196674775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9033/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300780966684966 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9034/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300720753784946 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9035/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300661389268016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9036/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730060300609617 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9037/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300545556521493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9038/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300493040744002 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9039/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300441432323326 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9040/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300390327727226 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9041/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300339368866685 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9042/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300289159059144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9043/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300239690130344 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9044/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730019096176809 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9045/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017300142971305776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9046/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01730008701298032 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9047/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299988553239 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9048/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299890783671217 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9049/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299793773319208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9050/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299697492011736 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9051/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729960230274999 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9052/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299507700048976 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9053/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299413699799274 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9054/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299320425951246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9055/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729922814648354 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9056/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299136604481236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9057/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017299045755594575 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9058/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298955627979447 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9059/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298866217738396 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9060/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729877752318635 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9061/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298689541999288 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9062/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298602272099155 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9063/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298515711373037 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9064/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729842985776005 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9065/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729834470922331 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9066/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298260263757772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9067/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298176519387764 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9068/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298093474166654 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9069/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017298011126176186 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9070/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729792947352606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9071/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729784851435334 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9072/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729776824682196 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9073/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297688669122166 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9074/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729760977946999 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9075/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729753157610676 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9076/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297454057298496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9077/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729737722133549 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9078/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297301066531757 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9079/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017297225591224555 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9080/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729715079377392 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9081/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729707667256218 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9082/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729700322599348 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9083/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296930452493357 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9084/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296858350508298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9085/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296786918505336 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9086/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296716154971525 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9087/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296646058413693 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9088/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729657662735789 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9089/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729650786034912 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9090/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296439755950903 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9091/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729637231274488 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9092/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729630552933054 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9093/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729623940432477 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9094/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296173936361615 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9095/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017296109124091835 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9096/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729604496618269 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9097/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729598146131751 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9098/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729591860819553 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9099/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729585640553141 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9100/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729579485205512 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9101/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295733946511502 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9102/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295673688269217 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9103/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172956140855507 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9104/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729555512712574 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9105/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295496811800773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9106/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295439138389775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9107/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729538210572165 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9108/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729532571263788 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9109/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295269957993006 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9110/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295214840654192 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9111/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729516035950108 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9112/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295106513425525 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9113/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729505330133139 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9114/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017295000722134368 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9115/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294948774761697 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9116/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294897458152034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9117/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294846771255253 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9118/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294796713032176 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9119/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294747282454496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9120/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729469847850447 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9121/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729465030017484 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9122/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294602746468626 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9123/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294555816398913 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9124/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294509508988736 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9125/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729446382327088 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9126/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294418758287758 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9127/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294374313091148 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9128/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729433048674221 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9129/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294287278311157 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9130/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294244686877226 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9131/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729420271152849 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9132/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294161351361713 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9133/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294120605482174 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9134/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294080473003633 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9135/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294040953048085 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9136/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017294002044745682 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9137/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293963747234607 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9138/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293921024630683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9139/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293877859980256 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9140/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293835314969308 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9141/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729379338892472 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9142/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172937454252118 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9143/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293696906364567 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9144/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293649017601585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9145/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729360178768867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9146/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293555221262934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9147/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293509318748027 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9148/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293464078950684 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9149/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293419500463772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9150/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729337557956119 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9151/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729333227976544 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9152/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293289639816366 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9153/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293247656716786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9154/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729320627614628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9155/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729316547859385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9156/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293125334558672 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9157/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017293085842408164 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9158/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729304700071075 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9159/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729300880812965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9160/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292971263363436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9161/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292934365137486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9162/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292898112199744 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9163/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292862503319493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9164/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729282753728628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9165/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729279321290915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9166/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292759529015943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9167/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292726484452486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9168/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292694078082083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9169/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292662308784748 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9170/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292631175456662 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9171/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292600677009613 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9172/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729257081237025 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9173/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729254158048006 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9174/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729251298029451 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9175/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292485010782583 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9176/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292457670926426 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9177/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292430959720915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9178/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729240487617325 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9179/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292379419302603 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9180/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292354588139748 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9181/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292330381726707 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9182/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292307043140775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9183/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729228440977627 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9184/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292262412585146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9185/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729224104465161 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9186/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292220291850943 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9187/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292200120321406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9188/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292180567470474 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9189/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292161637953954 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9190/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292143328876623 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9191/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292125639673268 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9192/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729210856912134 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9193/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292092116237508 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9194/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292076280003517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9195/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292061059445658 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9196/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729204645360791 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9197/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729203246155752 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9198/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729201908238095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9199/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017292006315183107 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9200/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729199415908577 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9201/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729198261323094 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9202/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291971676921446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9203/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291961349177706 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9204/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291951629162874 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9205/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729194251607138 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9206/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291934009103362 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9207/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729192610747122 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9208/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291918810396826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9209/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729191211711161 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9210/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729190602685589 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9211/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291900538878534 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9212/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291895652436513 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9213/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291896184743222 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9214/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291903195664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9215/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291910964173627 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9216/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291919280357435 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9217/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291928181417615 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9218/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291937650692236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9219/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291947692593658 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9220/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291949278746076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9221/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017291562097786102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9222/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01729116525441359 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9223/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017290772364126333 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9224/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017290380963649793 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9225/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728999200504005 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9226/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728960507886581 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9227/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728922011629208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9228/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288836947599275 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9229/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017288455449032177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9230/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728807550083837 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9231/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017287696998646827 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9232/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017287319848358036 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9233/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286943965992337 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9234/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728656927622451 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9235/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017286195711487713 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9236/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285823211067444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9237/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017285451720336218 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9238/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728508119008049 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9239/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284711575902195 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9240/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017284342837692274 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9241/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728397493916593 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9242/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283607847451702 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9243/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017283241532727773 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9244/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728287596789968 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9245/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282511128314578 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9246/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017282146991507565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9247/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281783536976302 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9248/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728142074598062 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9249/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017281058601364252 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9250/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728070997085675 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9251/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01728036455304033 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9252/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017280019766205718 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9253/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017279675535822023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9254/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172793318360627 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9255/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278988652465018 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9256/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017278645973322508 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9257/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727830379173813 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9258/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017277962099767896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9259/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727762089007657 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9260/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727728015585015 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9261/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727693989073919 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9262/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276600088815305 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9263/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017276260744533655 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9264/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727592185269968 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9265/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017275583408439595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9266/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727524540717368 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9267/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017274907844592496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9268/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727457071663539 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9269/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727423401947118 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9270/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273897749480776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9271/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273561903241478 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9272/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017273226477512785 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9273/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272891469223683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9274/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727255687546094 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9275/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017272222693458666 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9276/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271888920588837 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9277/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017271555554352516 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9278/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01727122259237208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9279/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270890032384016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9280/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270557872232334 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9281/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017270226109862587 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9282/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269894743316406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9283/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726956377072641 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9284/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017269233318385428 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9285/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268903332571264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9286/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726857373373881 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9287/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017268244520914185 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9288/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172679156927836 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9289/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267587247977882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9290/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017267259185165182 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9291/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017266931503067573 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9292/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017266604200467335 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9293/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017266277276204726 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9294/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726595072917618 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9295/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726562457174457 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9296/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017265299045133332 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9297/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726497391825934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9298/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017264649177814614 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9299/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017264324823315785 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9300/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726400179275433 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9301/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726368314583365 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9302/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017263365155645968 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9303/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017263047486224682 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9304/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726273022854465 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9305/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017262413352029354 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9306/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017262096861599366 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9307/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017261780752432426 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9308/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017261465022871764 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9309/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017261149670679522 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9310/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726083469407545 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9311/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01726052012386972 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9312/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017260205724386225 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9313/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725989164514034 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9314/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725957793441935 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9315/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725926458927597 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9316/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017258951609744007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9317/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725863899508546 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9318/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017258326744867016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9319/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725801485864902 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9320/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017257703336068398 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9321/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017257392176809293 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9322/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017257081380606012 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9323/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017256770947237352 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9324/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017256460876523765 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9325/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017256151168324164 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9326/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017255841822533223 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9327/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725553283907889 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9328/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017255224217920046 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9329/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017254915959044517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9330/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017254608062467144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9331/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017254300528228135 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9332/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017253993356391377 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9333/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017253686547043158 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9334/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017253380100290674 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9335/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017253073949568237 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9336/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017252768070728786 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9337/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017252462553270294 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9338/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017252157400400404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9339/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017251852611552473 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9340/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017251548187215884 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9341/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017251244127586333 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9342/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017250940432950376 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9343/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017250637103578076 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9344/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01725033413975354 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9345/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172500315417664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9346/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017249729309914155 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9347/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724942744450141 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9348/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724912594584002 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9349/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724882481424891 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9350/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724852405005396 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9351/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017248223653587826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9352/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724792362518984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9353/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017247623965205836 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9354/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724732467398801 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9355/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017247025751894664 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9356/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724672719919346 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9357/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017246429016347625 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9358/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017246131203738208 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9359/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017245833761746487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9360/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017245536740195404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9361/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017245240184208453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9362/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017244943998376686 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9363/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017244648183596226 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9364/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017244352740192998 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9365/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017244057668653244 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9366/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017243762969419704 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9367/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017243468642948505 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9368/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017243174674617754 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9369/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017242880854467558 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9370/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017242587399492235 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9371/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724229431262808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9372/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017242001595922787 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9373/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01724170925022072 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9374/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017241417276339946 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9375/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017241125674726503 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9376/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017240834445984437 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9377/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017240543590705596 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9378/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017240253109476904 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9379/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017239963002880294 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9380/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017239673271493425 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9381/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723938391588981 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9382/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172390949366391 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9383/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017238806334307195 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9384/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017238518109456424 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9385/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017238230262645742 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9386/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723794279443081 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9387/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723765570536418 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9388/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723736899599545 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9389/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723708266687132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9390/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017236796718535716 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9391/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017236511151530166 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9392/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723622596639407 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9393/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017235941163662845 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9394/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017235656743870335 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9395/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017235372707548078 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9396/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017235089055225295 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9397/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017234805787429003 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9398/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017234522904684045 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9399/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723424040751309 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9400/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017233958296436747 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9401/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017233676571973475 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9402/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017233395234639716 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9403/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723311428494982 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9404/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723283372341614 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9405/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017232479836925663 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9406/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017232102638364548 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9407/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01723172499699738 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9408/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017231347541636924 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9409/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017230970442555702 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9410/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017230593737389964 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9411/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017230217237645427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9412/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722984107860694 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9413/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017229465300439565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9414/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722908989374948 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9415/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017228714849898984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9416/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017228340160637512 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9417/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017227965818232594 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9418/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722759181540919 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9419/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722721814532852 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9420/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172268448015552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9421/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017226471778028867 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9422/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017226099069039692 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9423/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722572666920245 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9424/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722535457343432 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9425/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017224982776934263 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9426/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0172246112751637 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9427/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017224240063828743 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9428/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722386913886351 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9429/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722349849641481 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9430/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017223128132827784 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9431/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017222758044632643 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9432/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722238822853228 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9433/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722201868139086 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9434/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017221649350864423 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9435/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017221280229685988 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9436/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722091136577046 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9437/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01722054276070728 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9438/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017220174410926232 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9439/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721980631434713 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9440/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017219438468619747 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9441/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721907087159055 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9442/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017218703521166733 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9443/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017218336415345988 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9444/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017217969552201975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9445/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017217602929882083 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9446/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017217236546602364 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9447/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017216870400643652 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9448/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721650449034766 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9449/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017216138814113515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9450/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017215773370394382 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9451/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017215408157694536 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9452/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017215043174566402 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9453/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017214678419608016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9454/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017214313891460557 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9455/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017213974903443566 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9456/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017213720032124787 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9457/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017213464929019023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9458/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721321029754649 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9459/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017212956103072535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9460/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017212702385435926 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9461/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721244913026951 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9462/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017212196328935822 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9463/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721194396980677 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9464/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01721169204259401 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9465/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017211440525190302 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9466/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017211189408117417 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9467/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017210938695867074 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9468/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017210688382268965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9469/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017210438460447276 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9470/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017210188924455288 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9471/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017209939768770516 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9472/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720969083640517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9473/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017209442235048826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9474/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720919399783996 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9475/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720894611990186 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9476/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017208698598290835 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9477/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720845187698433 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9478/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017208205836988406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9479/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017207960148806982 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9480/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017207714803243797 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9481/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017207469795900193 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9482/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017207225124176974 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9483/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017206980786013123 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9484/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720673677960775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9485/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017206493103304805 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9486/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720624975555961 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9487/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720600673492112 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9488/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017205764035095578 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9489/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720552165792275 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9490/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017205279603989775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9491/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017205037872132827 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9492/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720479646124384 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9493/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017204555373537277 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9494/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720431461231267 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9495/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720407416951935 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9496/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720383072643909 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9497/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720358714530609 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9498/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017203343901287926 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9499/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017203100977616733 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9500/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720285838021619 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9501/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017202616107313023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9502/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017202374158411006 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9503/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720213253249565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9504/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720189122867129 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9505/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017201650246039157 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9506/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017201409583740338 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9507/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01720116924094543 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9508/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017200929216855416 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9509/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017200689510699013 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9510/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017200450121731 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9511/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017200211049230377 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9512/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017199972292498825 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9513/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017199733850859274 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9514/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017199495723654597 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9515/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017199257910246443 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9516/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719902041001417 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9517/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017198783222353853 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9518/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719854634667746 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9519/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017198309782411998 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9520/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017198073528998808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9521/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017197837585892866 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9522/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017197601952562255 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9523/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171973666284875 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9524/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017197131613161103 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9525/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017196896906087056 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9526/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719666250678043 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9527/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719642841476695 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9528/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017196194629582592 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9529/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017195961150773282 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9530/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719572797789454 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9531/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017195495110511202 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9532/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017195262548197112 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9533/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017195030290534864 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9534/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719479833711559 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9535/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017194566687538645 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9536/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719433534141149 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9537/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017194104298349378 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9538/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017193873560461162 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9539/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017193643127294524 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9540/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017193412996165537 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9541/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017193183166662067 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9542/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719295363842444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9543/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719272441110648 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9544/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017192495484372496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9545/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017192266857894014 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9546/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017192038531349204 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9547/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017191810504422606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9548/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719158277680488 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9549/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017191355348192702 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9550/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719112821828862 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9551/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719090138680098 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9552/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017190674853445262 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9553/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01719044861793993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9554/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017190222680009668 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9555/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017189997039384914 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9556/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718977169580132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9557/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017189546648999698 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9558/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017189321898726004 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9559/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718909744473113 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9560/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017188873286770958 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9561/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718864942460615 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9562/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017188425858002124 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9563/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017188202586728984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9564/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017187979610561444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9565/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017187756929278743 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9566/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017187534542664536 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9567/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017187312450518213 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9568/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017187090652632984 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9569/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017186869148793044 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9570/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171866479387992 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9571/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017186427022429444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9572/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718620639920351 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9573/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718598606923582 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9574/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718576603234264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9575/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017185546288345024 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9576/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017185326837067732 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9577/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017185107678339338 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9578/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718488881199212 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9579/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017184670237862028 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9580/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017184451955788573 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9581/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718423396561483 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9582/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017184016267187387 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9583/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718379886035624 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9584/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017183581744974825 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9585/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017183364920899887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9586/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017183148387991527 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9587/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718293214611303 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9588/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017182716195130975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9589/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718250053491508 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9590/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718228515866023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9591/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017182070069760535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9592/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718185527162386 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9593/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017181640763867596 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9594/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718142654638861 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9595/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017181212619072975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9596/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01718099898181039 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9597/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017180785634403006 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9598/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017180572576632858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9599/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017180359808584365 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9600/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017180147330175418 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9601/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171799351413048 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9602/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017179723241879257 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9603/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717949063293948 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9604/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017179228789276146 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9605/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717896718664616 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9606/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171787058783048 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9607/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017178444854547816 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9608/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017178184119190844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9609/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017177923671794375 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9610/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717766351272147 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9611/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171774036420172 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9612/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717714406311428 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9613/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717688477338762 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9614/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017176625772132515 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9615/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017176367059331323 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9616/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017176108634949103 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9617/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017175850498935955 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9618/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717559265122953 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9619/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017175335091756762 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9620/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017175077820435466 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9621/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171748208371757 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9622/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017174564141880986 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9623/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017174307734449435 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9624/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017174051614774685 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9625/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017173795782746772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9626/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017173540238252884 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9627/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017173284981178063 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9628/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017173030011405785 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9629/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017172775328818547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9630/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017172520933298293 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9631/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717226682472685 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9632/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017172013002986306 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9633/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017171759467959378 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9634/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717141864308162 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9635/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717095586765753 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9636/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717049334821299 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9637/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01717003129681453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9638/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716956965027143 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9639/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017169108422657915 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9640/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716864761073724 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9641/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017168187183901555 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9642/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716772708442486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9643/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716726740482264 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9644/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017166808144815606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9645/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716634930472101 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9646/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017165890884846918 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9647/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017165432885481977 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9648/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716497530898459 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9649/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716451930338447 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9650/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716406490635954 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9651/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017163610997747297 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9652/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716315749826666 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9653/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716270442765559 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9654/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716225209433849 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9655/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716180073714032 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9656/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017161349829123904 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9657/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017160899333103535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9658/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01716044925858344 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9659/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01715999960318173 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9660/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01715955036745556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9661/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017159101551180698 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9662/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017158653154298886 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9663/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017158205176684576 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9664/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017157757618207935 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9665/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017157310478722487 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9666/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017156863758071177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9667/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01715641745589033 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9668/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01715597157166775 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9669/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017155527821379007 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9670/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017155085937041653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9671/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017154644552984412 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9672/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017154203584901776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9673/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017153763051710156 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9674/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017153322946715555 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9675/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017152883269919154 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9676/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01715244401982754 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9677/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017152005195484547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9678/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017151566795939408 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9679/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017151128820364535 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9680/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017150691268012122 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9681/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017150248557360886 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9682/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017149800262426934 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9683/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01714935250726967 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9684/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017148905047284592 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9685/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017148457954658528 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9686/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017148011218456237 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9687/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017147564847093896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9688/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017147118843233118 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9689/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017146673210344895 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9690/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171462279550231 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9691/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017145783103990363 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9692/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017145338633575695 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9693/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017144894542878143 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9694/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017144450834236852 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9695/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017144007508919444 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9696/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01714356456823115 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9697/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017143122013262065 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9698/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017142679844974168 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9699/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017142238064200517 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9700/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017141796671664242 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9701/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017141355667990493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9702/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017140915053718214 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9703/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017140474829310366 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9704/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017140034995150624 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9705/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017139595551598656 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9706/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713915649893067 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9707/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713871783738681 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9708/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017138279567167576 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9709/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017137841688438793 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9710/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017137404201335995 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9711/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713696710596834 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9712/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017136530402422103 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9713/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017136094090763696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9714/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713565817104248 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9715/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017135222643293053 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9716/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017134787507537493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9717/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713435276378719 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9718/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713391841204453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9719/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713348445230434 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9720/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017133050884555252 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9721/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713261770878078 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9722/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017132184924960374 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9723/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017131752533061304 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9724/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01713132053260385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9725/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017130888924002715 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9726/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017130457707243404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9727/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017130026882298956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9728/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017129596449141266 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9729/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017129166407741585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9730/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017128736758071653 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9731/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712830746189795 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9732/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017127878489460152 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9733/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017127449909232446 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9734/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712702172092609 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9735/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017126593924439378 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9736/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017126166519742858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9737/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017125739506827227 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9738/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712531288569063 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9739/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017124886656333826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9740/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712446081875903 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9741/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712402917560408 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9742/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712359368487585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9743/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017123158263208288 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9744/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017122723020527628 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9745/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017122288000523633 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9746/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017121853222268706 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9747/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017121418698896905 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9748/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712098444060508 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9749/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017120550455661052 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9750/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01712011675146875 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9751/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017119685842653075 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9752/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711925605450302 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9753/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017118826591313956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9754/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017118397438008283 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9755/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017117968593303383 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9756/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017117540060097202 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9757/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017117111842423906 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9758/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017116683944407882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9759/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017116256370028855 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9760/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711582912285416 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9761/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017115401544073844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9762/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017114974266104987 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9763/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017114547293484564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9764/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711412062986703 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9765/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711369427843556 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9766/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017113268242134116 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9767/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017112842523727887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9768/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017112417125835156 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9769/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711199205094567 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9770/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711156730142965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9771/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01711114287954802 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9772/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0171107187874607 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9773/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017110295027234095 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9774/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710987160084793 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9775/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710944845929645 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9776/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017109025656649526 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9777/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710860319436552 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9778/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710818107400956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9779/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017107759297185002 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9780/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017107337865464117 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9781/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017106916780374595 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9782/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710649604339606 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9783/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017106075655961506 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9784/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710565561945965 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9785/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017105235947613776 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9786/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710481663447804 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9787/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710439767646331 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9788/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017103979074707395 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9789/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017103560830412253 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9790/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017103142944729352 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9791/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710272639890425 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9792/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017102310414247243 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9793/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017101894842194407 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9794/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710147968242106 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9795/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01710106493509309 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9796/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017100650600500745 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9797/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017100236678953384 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9798/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017099823170744797 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9799/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017099410076144808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9800/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017098997395398385 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9801/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017098585128727216 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9802/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709817327620611 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9803/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170977618381202 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9804/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017097349896863154 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9805/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709693837427348 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9806/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017096527278680957 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9807/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017096116602283464 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9808/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709570634491324 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9809/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709529650591178 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9810/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017094887085195788 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9811/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017094478082686597 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9812/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017094069498352103 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9813/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017093661332165052 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9814/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017093253584103844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9815/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017092846254149936 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9816/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709243934228821 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9817/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709203284850734 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9818/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709162677280022 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9819/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709122111490309 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9820/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01709081587344913 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9821/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017090411049983923 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9822/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017090006644599365 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9823/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708960265731477 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9824/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017089199088161547 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9825/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017088795937170987 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9826/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017088393204380298 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9827/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017087990889832035 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9828/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017087588993574692 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9829/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017087187515662496 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9830/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708678645615565 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9831/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708638581512016 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9832/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017085985592627844 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9833/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708558578875629 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9834/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170851864035888 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9835/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017084787437214356 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9836/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017084388889727454 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9837/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708399076122818 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9838/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708359305182204 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9839/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708319576161989 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9840/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017082798890737882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9841/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017082402439297404 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9842/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708200640742495 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9843/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017081610795252104 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9844/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708121560291538 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9845/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01708084000318066 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9846/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017080553634137168 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9847/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017080266874786414 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9848/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017079980855301772 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9849/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01707969640179718 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9850/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017079413829311108 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9851/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017079131988088764 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9852/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01707885116148588 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9853/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017078572251461453 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9854/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017078294054614272 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9855/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017078016472776177 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9856/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017077739513109605 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9857/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017077463158975247 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9858/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017077187401224436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9859/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017076912230193683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9860/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017076637637510564 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9861/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017076363615521166 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9862/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017076090157326244 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9863/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017075817256680538 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9864/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017075544907935912 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9865/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017075273107777646 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9866/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017075001850409412 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9867/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017074731131118643 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9868/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01707446094611869 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9869/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017074191291982246 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9870/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017073922165607696 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9871/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017073653564188288 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9872/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01707338548518435 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9873/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017073117926298138 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9874/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017072850885451102 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9875/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017072584360763345 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9876/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017072318352956802 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9877/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017072052860188834 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9878/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017071787878982427 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9879/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017071523408088353 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9880/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017071259446372486 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9881/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017070995992812046 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9882/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017070733046484522 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9883/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017070470020233316 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9884/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01707020720836349 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9885/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017069944878015924 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9886/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017069683039291884 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9887/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706942169143145 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9888/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017069160836212693 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9889/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017068900474617066 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9890/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017068640607662028 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9891/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706838123621046 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9892/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706812236103423 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9893/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017067863982813774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9894/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706760610215226 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9895/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706734871958431 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9896/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017067091835584882 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9897/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706683545057668 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9898/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017066579564936856 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9899/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017066324179002897 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9900/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017066069293077763 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9901/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017065814571147725 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9902/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017065560023353188 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9903/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706530607016255 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9904/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017065052630157528 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9905/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017064799698797414 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9906/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017064547277186853 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9907/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017064294224541036 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9908/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017064041652019416 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9909/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706378971544993 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9910/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017063538357012936 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9911/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017063287508731987 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9912/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017063037128485063 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9913/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170627872342988 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9914/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170625378445524 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9915/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017062288938250448 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9916/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017062040535611812 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9917/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017061792493670503 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9918/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017061544144873254 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9919/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01706129628769178 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9920/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017061048987063624 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9921/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017060802263759174 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9922/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017060556047367476 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9923/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017060310338787132 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9924/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017060065138248374 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9925/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017059820445818236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9926/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017059576261504922 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9927/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017059332585306654 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9928/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017059089417223634 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9929/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017058846757262523 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9930/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017058604605437493 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9931/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705836296177023 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9932/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017058121826289716 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9933/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017057881199031975 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9934/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017057641080039602 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9935/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705740100619683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9936/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017057161396141003 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9937/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705692227075881 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9938/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017056683634777754 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9939/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017056444908899585 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9940/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017056206316989956 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9941/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170559683668254 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9942/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017055731238037858 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9943/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017055494637714167 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9944/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017055258538464294 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9945/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705502294605896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9946/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705478785848613 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9947/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.0170545532758732 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9948/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017054319197928592 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9949/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017054085624542678 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9950/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017053852555621626 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9951/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017053619991118964 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9952/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705338793102049 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9953/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017053156375342438 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9954/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705292532412691 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9955/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705269477743887 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9956/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017052464735363183 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9957/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705223517030983 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9958/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017052005997207735 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9959/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705177733016117 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9960/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017051549168757944 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9961/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017051321512980236 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9962/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017051094362959436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9963/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017050867718873527 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9964/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705064158091878 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9965/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017050415949298715 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9966/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01705019082422064 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9967/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704996620589406 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9968/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017049742094530074 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9969/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017049518490340896 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9970/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017049295551771808 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9971/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017049073268622712 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9972/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704885149874485 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9973/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017048630237756598 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9974/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017048409485365287 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9975/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017048189241387936 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9976/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017047969505988057 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9977/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017047750279361683 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9978/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017047531467135706 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9979/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017047313018208613 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9980/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704709507932569 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9981/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704687764814045 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9982/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017046660725737774 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9983/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704644431232261 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9984/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017046228408297972 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9985/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017046013013997528 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9986/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704579812975436 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9987/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017045583755885753 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9988/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017045369892698687 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9989/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017045156540490054 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9990/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017044943699547826 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9991/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017044731370152156 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9992/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017044519552576114 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9993/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017044308247086522 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9994/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017044097453944557 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9995/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704388717340638 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9996/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017043677405723594 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9997/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017043468163130026 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9998/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017043259439720144 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 9999/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.017043051230035706 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "Epoch 10000/10000 ==============================================================:- \n",
            "MSE_Cost: 0.01704284353409584 , Train_Accuracy: 0.9866666666666667 , Test_Accuracy: 0.9 \n",
            "The accuracy of the model is 0.9\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "V8lPzWxMZobO"
      },
      "source": [
        "We have therefore trained and tested a neural network from scratch. "
      ]
    }
  ]
}