【神经网络和深度学习】笔记 - 第三章 如何提高神经网络学习算法的效果
文章导读： 1.交叉熵损失函数 1.1 交叉熵损失函数介绍 1.2 在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数 1.3 交叉熵的意义以及来历 1.4 Softmax 2. 过 ...
原文：《动手学深度学习》mxnet版/第三章学习笔记
第三章 从单层神经网络延伸到多层神经网络，并通过多层感知机引入深度学习模型 线性回归 线性回归的从零开始实现 线性回归的简洁实现 softmax回归 softmax回归的简洁实现 多层感知机 模型选择 欠拟合和过拟合 权重衰减 丢弃法 正向传播 反向传播和计算图 数值稳定性和模型初始化 实战Kaggle比赛：房价预测 线性回归 .模型与模型训练 线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系 如： y ...
2020-08-20 22:27 0 531 推荐指数：
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