如何选择神经网络的超参数
向AI转型的程序员都关注了这个号
如何选择神经网络的超参数相关推荐
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架
文章目录 1. 调试处理 2. 为超参数选择合适的范围 3. 超参数调试的实践 4. 归一化网络的激活函数 5. 将 Batch Norm 拟合进神经网络 6. Batch Norm 为什么奏效 7. ...
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W2.优化算法（作业：优化方法）
文章目录 1. 梯度下降 2. mini-Batch 梯度下降 3. 动量 4. Adam 5. 不同优化算法下的模型 5.1 Mini-batch梯度下降 5.2 带动量的Mini-batch梯度下 ...
- 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（三）
原创博客,转载请注明出处! 本周讲的是超参数调试.Batch正则化和程序框架 1.调试处理 本节我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧. 关于训练深度最难的事情之一是你要处 ...
- 深度学习（二）吴恩达给你的人工智能第一课： 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
目录 第一周 深度学习的实用层面 1.1 训练 / 开发 / 测试集 1.1.1. 训练集.验证集.测试集 1.2 偏差 / 方差 1.3 机器学习基础 1.3.1.降低偏差/降低 ...
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架（作业：TensorFlow教程+数字手势预测）
文章目录 1. 探索TensorFlow库 1.1 线性函数 1.2 计算 sigmoid 1.3 计算损失函数 1.4 One_Hot 编码 1.5 用0,1初始化 2. 用TensorFlow建立 ...
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W2.优化算法
文章目录 1. Mini-batch 梯度下降 2. 理解 mini-batch 梯度下降 3. 指数加权平均数 4. 理解指数加权平均数 5. 指数加权平均的偏差修正 6. 动量Momentum梯度 ...
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面（作业：初始化+正则化+梯度检验）
文章目录 作业1:初始化 1. 神经网络模型 2. 使用 0 初始化 3. 随机初始化 4. He 初始化 作业2:正则化 1. 无正则化模型 2. L2 正则化 3. DropOut 正则化 3.1 ...
- 02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面
文章目录 1. 训练,验证,测试集 2. 偏差,方差 3. 机器学习基础 4. 正则化 5. 为什么正则化预防过拟合 6. dropout(随机失活)正则化 7. 理解 dropout 8. 其他正则 ...
- 吴恩达DeepLearningCourse2-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
文章目录 第一周:深度学习的实用层面 训练.开发.测试集 偏差.方差 机器学习基本步骤 L2正则化 Dropout(随机失活)正则化 其它正则化方法 正则化输入 神经网络的权重初始化 梯度检验 第二周 ...
最新文章
- 循环神经网络应用案例
- chrome 您即将提交的信息不安全_各地市场监督管理局发布食品安全抽检信息 通报不合格样品批次...
- DELPHI 获取本月 的第一天 和 最后一天
- 第一次面试总结--中国电子科学研究院
- python简明教程_06
- 如何对接VOLVO EDI系统？
- STC15F2K60S2单片机笔记
- Java关于数字的正则校验
- 线性回归--假设检验（F统计量、P-value）
- 流程图制作原则与示例
- 第二人生的源码分析(四十)创建多个工作线程
- 【Photoshop】Photoshop 64Bit与Camera Raw安装包
- Hive 取非 Group by 字段数据的方法
- 机器人识别抓取笔记（基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计：综述）
- HTML5 canvas热点图应用
- 如何使用Python生成数据分析报告
- Java实现洛谷 P1428 小鱼比可爱
- 声纳---水下机器人前视声呐多目标跟踪技术研究--16年，哈工程，马珊，博士毕业论文
- 大数据在物流行业的应用以及影响
- Android图表库MPAndroidChart(九)——神神秘秘的散点图