[DeeplearningAI筆記]第二章1.9歸一化normalization 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.9 歸一化Normaliation 訓練神經網絡,其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入(normalize inputs ...
DeeplearningAI筆記 第二章 . . Momentum RMSprop Adam與學習率衰減 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 . 動量梯度下降法 Momentum 另一種成本函數優化算法,優化速度一般快於標准的梯度下降算法. 基本思想:計算梯度的指數加權平均數並利用該梯度更新你的權重 假設圖中是你的成本函數,函數形象如圖所示.其中紅點所示就是你的最低點.使用 ...
2017-10-25 13:43 0 1851 推薦指數:
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目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一般的梯度下降法是如何更新參數的,然后介紹 Adam 如何更新參數,以及 Adam 如何和學習率衰減 ...
[DeeplearningAI筆記]第三章2.9-2.10端到端學習 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.9 什么是端到端學習-What is End-to-end deeplearning 以前有一些數據處理系統或者學習系統,它們需要多個 ...
[DeeplearningAI筆記]第二章3.8-3.9分類與softmax 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 3.8 Softmax regression Softmax回歸.能讓你在試圖識別某一分類時作出預測,或者說是多種分類的一個,不只是識別兩個分類. 以識別圖片 ...
為: 但是可以看出它的上下波動很大,收斂的速度很慢。因此根據這些原因,有人提出了Momentum優化算 ...
[DeeplearningAI筆記]第二章3.4-3.7-Batch NormalizationBN算法 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 3.4正則化網絡的激活函數 Batch歸一化會使你的參數搜索問題變得很容易,使神經網絡對超參數的選擇更加穩定.超參數的范圍會更龐大,工作 ...
[DeeplearningAI筆記]第二章1.4-1.8正則化與Dropout 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 1.4 正則化(regularization) 如果你的神經網絡出現了過擬合(訓練集與驗證集得到的結果方差較大),最先想到的方法 ...
[DeeplearningAI筆記]第二章2.3-2.5帶修正偏差的指數加權平均 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.3 指數加權平均 舉個例子,對於圖中英國的溫度數據計算移動平均值或者說是移動平均值(Moving average ...