吳恩達深度學習課程筆記-3
01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡，通過增加隱藏層的層數，就可以得到深層網絡了。 4.3 檢查矩陣的維數 確保神經網絡計算正確的有效方法之一就是檢查矩陣的維數，包括數據矩陣、參數 ...
原文：吳恩達深度學習筆記（七） —— Batch Normalization
主要內容： 一.Batch Norm簡介 二.歸一化網絡的激活函數 三.Batch Norm擬合進神經網絡 四.測試時的Batch Norm 一.Batch Norm簡介 .在機器學習中，我們一般會對輸入數據進行歸一化處理，使得各個特征的數值規模處於同一個量級，有助於加速梯度下降的收斂過程。 .在深層神經網絡中，容易出現梯度小時或者梯度爆炸的情況，導致訓練速度慢。那么，除了對輸入數據X進行歸一化 ...
2018-10-07 21:01 0 873 推薦指數：
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作者：szx_spark 1. 經典網絡 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介紹了上述三個在計算機視覺中的經典網絡。網絡深度逐漸增加，訓練的參數數量也驟增。AlexNet大約6000萬參數，VGG大約上億參數。 從中我們可以學習 ...