笔记：CS231n+assignment2（作业二）（一）
第二个作业难度很高，但做（抄）完之后收获还是很大的.... 一、Fully-Connected Neural Nets 首先是对之前的神经网络的程序进行重构，目的是可以构建任意大小的全连接的neural network，这里用模块化的思想构建整个代码，具体思路 ...
原文：笔记：CS231n+assignment2（作业二）（二）
一 参数更新策略 .SGD 也就是随机梯度下降，最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数 因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数 。假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是： 其中learning rate是一个超参数，表示的是更新的幅度。这是一个重要的参数，lr过大可能会出现loss异常的情况，过小会使训练时间过长，后面也会介绍lr参数更新的一些trick。 ...
2016-08-14 13:00 3 4349 推荐指数：
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可以参考：cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业 多类 SVM 的损失函数及其梯度计算（最好）https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 （也不错） 作业部分： 完成结构化SVM ...