【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 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.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 ...
原文：神经网络的复杂度&指数衰减学习率&激活函数
.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 时间复杂度 时间复杂度可以用神经网络中的乘加运算的次数表示 有几条权重线，就有几次乘加运算 .学习率 指数衰减学习率可以根据当前迭 ...
2020-08-28 07:38 0 485 推荐指数：
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