[DeeplearningAI笔记]第二章1.9归一化normalization
[DeeplearningAI笔记]第二章1.9归一化normalization 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.9 归一化Normaliation 训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs ...
原文：[DeeplearningAI笔记]第二章2.6-2.9Momentum/RMSprop/Adam与学习率衰减
DeeplearningAI笔记 第二章 . . Momentum RMSprop Adam与学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 吴恩达老师课程原地址 . 动量梯度下降法 Momentum 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用 ...
2017-10-25 13:43 0 1851 推荐指数：
相关推荐
Adam和学习率衰减（learning rate decay）
目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减 ...
[DeeplearningAI笔记]第三章2.9-2.10端到端学习
[DeeplearningAI笔记]第三章2.9-2.10端到端学习 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.9 什么是端到端学习-What is End-to-end deeplearning 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个 ...
[DeeplearningAI笔记]第二章3.8-3.9分类与softmax
[DeeplearningAI笔记]第二章3.8-3.9分类与softmax 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 3.8 Softmax regression Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时作出预测,或者说是多种分类的一个,不只是识别两个分类. 以识别图片 ...
简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法
为： 但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。因此根据这些原因，有人提出了Momentum优化算 ...
[DeeplearningAI笔记]第二章3.4-3.7-Batch NormalizationBN算法
[DeeplearningAI笔记]第二章3.4-3.7-Batch NormalizationBN算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作 ...
[DeeplearningAI笔记]第二章1.4-1.8正则化与Dropout
[DeeplearningAI笔记]第二章1.4-1.8正则化与Dropout 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法 ...
[DeeplearningAI笔记]第二章2.3-2.5带修正偏差的指数加权平均
[DeeplearningAI笔记]第二章2.3-2.5带修正偏差的指数加权平均 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average ...