《神經網絡與深度學習》第一章 使用神經網絡來識別手寫數字（二）- 用梯度下降來訓練學習
譯者：本文為轉載的英文文章，將逐步翻譯成中文，本章內容側重將隨機梯度下降的訓練方法，涉及不少數學知識，如果覺得枯燥直接看第三章，第三章給出了Python的實現代碼和程序說明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...
原文：第十一章——訓練深度神經網絡
上一章我們訓練了一個淺層神經網絡，只要兩個隱層。但如果處理復雜的問題，例如從高分辨率圖像中識別上百種類的物品，這就需要訓練一個深度DNN。也行包含十層，每層上百個神經元，幾十萬個連接。這絕不是鬧着玩的： 首先，需要面對梯度消失 或者相對的梯度爆炸 問題，這會導致淺層很難被訓練。 其次，這么大一個網絡，訓練速度很慢。 最后，一個包含上百萬參數的模型，存在很大過擬合的風險。 . 梯度消失 爆炸 問題 ...
2018-05-19 21:39 1 2893 推薦指數：
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譯者：本文為轉載翻譯自免費英文電子書《Neural Networks and Deep Learning》，將逐步翻譯成中文，原文鏈接：http://neuralnetworksanddeeplear ...
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