一 前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法： L L L ：在向前传播 反向传播后面加个小尾巴 dropout：训练时随机 删除 一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini batch，它主要解决的问题是：实际应用时的训练数据往往都太大了，一次加载到电脑里可能内存不够，其次运行速度也很慢。那自然就想到说，不如把训练数据分割成好几份，一次学习一份不就行了吗 前辈们试了试发现不仅解决了内存不足 ...
2019-10-27 23:12 0 676 推荐指数：
1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时，知道了可以将训练样本横向堆叠，形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵： 当数据量不是太大时，这样做当然会充分利用向量化的优点，一次训练中就可以将所有训练样本涵盖，速度也会较快。但当数据量急剧增大，达到百万甚至更大的数量级时，组成的矩阵将极其庞大 ...
参考《Keras中文文档》http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念：神经网络优化器（优化策略）、梯度下降、随机梯度下降、小批的梯度下降（mini-batch gradient decent）、batch_size batch ...
一、序言 动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法，我们知道在梯度下降的过程中，虽然损失的整体趋势是越来越接近0，但过程往往是非常曲折的，如下图所示： 特别是在使用mini-batch后，由于单次参与训练的图片少了，这种“曲折”被放大了好几倍。前面我们介绍过L2 ...
Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数（Hyperparameters）较多，包括： ：学习因子 ：动量梯度下降因子 ：Adam算法参数 ...
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_39502247/article/details/80032487 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新 ...
回顾： 【零基础】AI神经元解析（含实例代码） 一、序言 前两天写了关于单神经元的解析，这里再接再厉继续浅层神经网络的解析。浅层神经网络即是“层次较少”的神经网络，虽然层次少但其性能相对单神经元强大了不只一点。 注：本文内容主要是对“床长”的系列教程进行总结，强烈推荐“床长 ...
感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们 缩小数据规模 行不行？ 那怎么减小规模呢，很简单，我们随机 ...
再进行Mini-batch 梯度下降法学习之前，我们首先对梯度下降法进行理解 一、梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 首先来看看梯度下降 ...
