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W14（1）的導數，這是為了更新W14（1）的值。 如上圖所示，損失函數J就是S，S對W14（1）進行求導。首先看，W14（1）的變化導致了一號神經元的變化，而2號神經元沒有發生 ...
原文：神經網絡的調參順序
. Andrew Ng 的個人經驗和偏好是： 第一梯隊： learning rate 第二梯隊： hidden units mini batch size momentum 第三梯隊： number of layers learning rate decay other optimizer hyperparameters . 手動優化RNN超參數時需要注意的一些事： 小心出現過擬合，這通常是因為 ...
2018-11-22 17:57 0 720 推薦指數：
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