神經網絡之調參
接着上一節，繼續計算神經網絡的梯度。 如上圖所示，計算損失函數J對W14（1）的導數，這是為了更新W14（1）的值。 如上圖所示，損失函數J就是S，S對W14（1）進行求導。首先看，W14（1）的變化導致了一號神經元的變化，而2號神經元沒有發生 ...
原文：神經網絡調參學習筆記
前言 在訓練神經網絡時，調參占了很大一部分工作比例，下面主要介紹在學習cs n過程中做assignment 的調參經驗。 主要涉及的參數有隱藏層大小hidden size，學習率learn rate以及訓練時的batch size. 理論部分 首先介紹一下講義上關於以上三個參數的可視化分析。 上圖是learn rate對最終loss的影響，可以從圖中看到低的learn rate曲線會趨近於線性 藍 ...
2016-07-06 12:46 2 11889 推薦指數：
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