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：神經網絡的調參效果不理想時->(解決思路)
github博客傳送門 csdn博客傳送門 非過擬合情況 是否找到合適的損失函數 不同問題適合不同的損失函數 理解不同損失函數的適用場景 解決思路 選擇合適的損失函數 choosing proper loss 神經網絡的損失函數是非凸的，有多個局部最低點，目標是找到一個可用的最低點。非凸函數是凹凸不平的，但是不同的損失函數凹凸起伏的程度不同，例如下述的平方損失和交叉熵損失，后者起伏更大，且后者更容 ...
2018-12-23 14:29 0 1448 推薦指數：
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