筆記：CS231n+assignment2（作業二）（一）
第二個作業難度很高，但做（抄）完之后收獲還是很大的.... 一、Fully-Connected Neural Nets 首先是對之前的神經網絡的程序進行重構，目的是可以構建任意大小的全連接的neural network，這里用模塊化的思想構建整個代碼，具體思路 ...
原文：筆記：CS231n+assignment2（作業二）（二）
一 參數更新策略 .SGD 也就是隨機梯度下降，最簡單的更新形式是沿着負梯度方向改變參數 因為梯度指向的是上升方向，但是我們通常希望最小化損失函數 。假設有一個參數向量x及其梯度dx，那么最簡單的更新的形式是： 其中learning rate是一個超參數，表示的是更新的幅度。這是一個重要的參數，lr過大可能會出現loss異常的情況，過小會使訓練時間過長，后面也會介紹lr參數更新的一些trick。 ...
2016-08-14 13:00 3 4349 推薦指數：
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【cs231n作業筆記】二：SVM分類器
可以參考：cs231n assignment1 SVM 完整代碼 231n作業 多類 SVM 的損失函數及其梯度計算（最好）https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119 （也不錯） 作業部分： 完成結構化SVM ...