神經網絡的調參順序
1. Andrew Ng 的個人經驗和偏好是： 第一梯隊： learning rate α 第二梯隊： hidden units mini-batch size ...
原文：神經網絡之調參
接着上一節，繼續計算神經網絡的梯度。 如上圖所示，計算損失函數J對W 的導數，這是為了更新W 的值。 如上圖所示，損失函數J就是S，S對W 進行求導。首先看，W 的變化導致了一號神經元的變化，而 號神經元沒有發生變化。所以，對W 的求導，與 號神經元沒有關系，可以簡化為上圖中的下半部分。因此，s可表示為W 與a 的乘積。而W 是個常數，可以提出。上圖中的 代表激活函數。最后的結果可表示為上節課最 ...
2018-10-13 19:07 0 2419 推薦指數：
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