神经网络之调参
接着上一节，继续计算神经网络的梯度。 如上图所示，计算损失函数J对W14（1）的导数，这是为了更新W14（1）的值。 如上图所示，损失函数J就是S，S对W14（1）进行求导。首先看，W14（1）的变化导致了一号神经元的变化，而2号神经元没有发生 ...
原文：神经网络调参学习笔记
前言 在训练神经网络时，调参占了很大一部分工作比例，下面主要介绍在学习cs n过程中做assignment 的调参经验。 主要涉及的参数有隐藏层大小hidden size，学习率learn rate以及训练时的batch size. 理论部分 首先介绍一下讲义上关于以上三个参数的可视化分析。 上图是learn rate对最终loss的影响，可以从图中看到低的learn rate曲线会趋近于线性 蓝 ...
2016-07-06 12:46 2 11889 推荐指数：
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