《深度学习》李宏毅 -- task5网络技巧设计
本文参考：【DataWhale-李宏毅深度学习】Task05网络设计的技巧_LucyFang2020的博客-CSDN博客
Datawhale深度学习资料：LeeML-Notes
深度学习中的网络设计技术(一) ——理论概述_gwprock的博客-CSDN博客_深度学习网络设计
一、梯度下降法的局限
局部最小值saddle point和鞍点local minima
优化（Optimization）损失函数失败的原因主要有2种：
1.局部最小值 (local minima)，无路可走。
2.鞍点 (saddle point)，还可以继续梯度下降。
最好先知道损失函数的形状，才能更好的解决上面的问题。
二、分批（Batch） 和动力（Momentum）
2.1 Batch
分批处理(Batch)，也称为批处理脚本，是对某对象进行批量的处理，可以减少运算时间。
四、分类
五、分批标准化
本文参考：【DataWhale-李宏毅深度学习】Task05网络设计的技巧_LucyFang2020的博客-CSDN博客
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