原文:神经网络中的 Epochs, Batchsize, Iterations 具体是什么

在看神经网络相关的论文时,总是能看到Epochs, Batchsize, Iterations这些字眼,要弄明白这些专业术语,不得不先讲下梯度下降的概念。 梯度下降 梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一,用来求解复杂曲线的最小值。 梯度 是指某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向 此梯度的方向 变化最快,变化率最大 为该梯度的模 。 下降 是指下降递减的过程 ...

2020-04-10 22:48 0 4198 推荐指数:

查看详情

神经网络Epoch、Iteration、Batchsize相关理解

batch 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。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所 ...

Tue Jan 08 17:06:00 CST 2019 0 1118
神经网络的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?(转)

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。 正因为上面的原因,我们决定 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
神经网络的激活函数具体是什么?为什么Relu要好过与tanh和sigmoid function

为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了。 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数 ...

Sat Oct 13 22:53:00 CST 2018 0 1840
深度学习的batch_size,iterations,epochs等概念的理解

在自己完成的几个有关深度学习的Demo,几乎都出现了batch_size,iterations,epochs这些字眼,刚开始我也没在意,觉得Demo能运行就OK了,但随着学习的深入,我就觉得不弄懂这几个基本的概念,对整个深度学习框架理解的自然就不够透彻,所以今天让我们一起了解一下这三个概念 ...

Wed Mar 27 22:36:00 CST 2019 0 3924
人工神经网络是什么

目录 一、人工神经网络 二、生物神经网络 三、硅基智能与碳基智能 计算机:硅基智能 人脑:碳基智能 四、MP模型 感知器——最简单的神经网络结构 单层感知器——无法处理异或问题 多层感知器——隐藏层 ...

Thu Apr 02 01:09:00 CST 2020 0 2425
当下热门的神经网络是什么东西?

一文告诉你, 当下热门的神经网络是什么东西? 目录引索 简单神经网络 感知机 神经网络特点 softmax 交叉熵 卷积神经网络 卷积 激活函数 池化 全连接 Tensorflow ...

Sun Dec 15 00:17:00 CST 2019 0 262
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2026 CODEPRJ.COM