第九节，改善深层神经网络：超参数调试、正则化及梯度下降算法(下)
一 批标准化 (batch normalization) Batch Normalization是Google2015年在论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf中提出来的 训练深层的神经网络很复杂，因为训练时每一层输入 ...
原文：14、改善深层神经网络之梯度检验
什么为梯度检验 梯度检验可以作为检验神经网络是否有bug的一种方法，现神经网络的反向传播算法含有许多细节，在编程实现中很容易出现一些微妙的bug，但往往这些bug并不会影响你的程序运行，而且你的损失函数看样子也在不断变小。但最终，你的程序得出的结果误差将会比那些无bug的程序高出一个数量级，最终的结果可能并不是最优解。 梯度检验的原理 梯度检验法是通过一种简单的方法取得近似的梯度，将这个近似的梯度 ...
2021-08-24 13:38 0 127 推荐指数：
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