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
1. Mini-batch梯度下降法 介紹 假設我們的數據量非常多，達到了500萬以上，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1000為單位，將數據進行划分，令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x ...
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--week3 超參數調試、Batch正則化和程序框架
一 調試處理 week 中提到有如下的超參數： hidden units mini batch size layers learning rate decay , , 顏色表示重要性，以及調試過程中可能會需要修改的程度。 那么如何選擇超參數的值呢 首先是粗略地隨機地尋找最優參數 建議使用圖右的方式，原因如下： 對於圖左的超參數分布而言，可能會使得參考性降低，我們假設超參 是學習率 ，超參 是 ，根 ...
2017-10-04 13:41 0 1571 推薦指數：
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