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  • Batch Normalization

    吳恩達(dá):Batch Normalization 簡(jiǎn)介 我們常常會(huì)對(duì)輸入進(jìn)行歸一化(normalization 而不是 被用來(lái)防止過(guò)擬合的正規(guī)化 regularization)...

  • 超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化

    吳恩達(dá):超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化 基本原則 超參數(shù)搜索講究?jī)蓚€(gè)基本原則,即隨機(jī)取值和精細(xì)搜索 隨機(jī)取值在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中,當(dāng)遇到兩個(gè)超參數(shù)需要調(diào)節(jié)的情況下,會(huì)采用網(wǎng)格取值...

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    Adam 優(yōu)化算法,學(xué)習(xí)率策略以及局部最優(yōu)點(diǎn)

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    RMSprop

    吳恩達(dá):RMSprop 簡(jiǎn)介 RMSprop,全稱Root Mean Square prop,是一種用于深度學(xué)習(xí)梯度計(jì)算的方法。要想理解RMSprop算法,我們先從梯度下降開...

  • 動(dòng)量梯度下降法

    吳恩達(dá):動(dòng)量梯度下降法 梯度下降過(guò)程,經(jīng)常用到的一種平滑方法就是動(dòng)量法,這種方法來(lái)源于指數(shù)加權(quán)平均的偏差修正。 其中V代表著一直記錄的動(dòng)量,作為超參數(shù),一般取值為0.9,直觀...

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