DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--week3 超參數調試、Batch正則化和程序框架
一、調試處理 week2中提到有如下的超參數： α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay \(β_1,β_2,ε\) 顏色表示重要性，以及調試過程中可能會需要修改的程度 ...
原文：DeepLearning.ai學習筆記（二）改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化--Week2優化算法
. Mini batch梯度下降法 介紹 假設我們的數據量非常多，達到了 萬以上，那么此時如果按照傳統的梯度下降算法，那么訓練模型所花費的時間將非常巨大，所以我們對數據做如下處理： 如圖所示，我們以 為單位，將數據進行划分，令 x x ,x x , 一般地用 x t ,y t 來表示划分后的mini batch。 注意區分該系列教學視頻的符號標記： 小括號 表示具體的某一個元素，指一個具體的值， ...
2017-09-22 22:00 1 2295 推薦指數：
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