神经网络优化算法：梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adam
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https ...
原文：神经网络优化算法：Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法，一篇就够了！
. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不 定更准确。这是为什么呢 因为存在着训练误差和泛化误差： 训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差：模型在任意 个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 训练误差的期望小于或等于泛 ...
2019-08-19 20:00 0 1005 推荐指数：
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