神经网络的复杂度&指数衰减学习率&激活函数
1.神经网络复杂度（空间复杂度+时间复杂度） 空间复杂度 空间复杂度用神经网络层数和神经网络中待优化参数的个数表示 我们计算神经网络层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，所以在统计神经网络层数时，不把输入层算进来 输入层和输出层之间都是隐藏层 ...
原文：【tensorflow】神经网络的优化：指数衰减学习率、过拟合和欠拟合的解决方法、激活函数&损失函数&优化器的选择
神经网络的复杂度 .空间复杂度 层数 隐藏层的层数 个输出层 总参数 总w 总b .时间复杂度 乘加运算次数 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛。 在实际应用中，可以先使用较大学习率，快速找到较优值，然后逐步减小学习率，使模型找到最优解。 比如，指数衰减学习率。 指数衰减学习率 初始学习率 学习率衰减率 当前轮数 多少轮衰减 ...
2020-08-15 19:23 0 780 推荐指数：
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