batch 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要把數據集里的所 ...

一、epoch、batch_size和iteration名詞解釋，關系描述 epoch：所有的樣本空間跑完一遍就是一個epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次訓練的樣本數量。我們訓練的時候一般不會一次性將樣本全部輸入模型，而是分批次的進行訓練，每一批里的樣本 ...

代表的是迭代的次數，如果過少會欠擬合，反之過多會過擬合 EPOCHS 當一個完整的數據集通過了神經網絡一次並且返回了一次，這個過程稱為一個 epoch。 然而，當一個 epoch 對於計算機而言太龐大的時候，就需要把它分成多個小塊 ...

一文讀懂神經網絡訓練中的Batch Size，Epoch，Iteration 作為在各種神經網絡訓練時都無法避免的幾個名詞，本文將全面解析他們的含義和關系。 1. Batch Size 釋義：批大小，即單次訓練使用的樣本數 為什么需要有 Batch_Size :batch size 的正確 ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

　　無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，中國知名黑客教父，東方聯盟創始人郭盛華曾在新浪微博作了以下技術分析： 　　遞歸神經網絡是深度學習 ...