神經網絡優化算法：梯度下降法、Momentum、RMSprop和Adam
最近回顧神經網絡的知識，簡單做一些整理，歸檔一下神經網絡優化算法的知識。關於神經網絡的優化，吳恩達的深度學習課程講解得非常通俗易懂，有需要的可以去學習一下，本人只是對課程知識點做一個總結。吳恩達的深度學習課程放在了網易雲課堂上，鏈接如下（免費）： https ...
原文：神經網絡優化算法：Dropout、梯度消失/爆炸、Adam優化算法，一篇就夠了！
. 訓練誤差和泛化誤差 機器學習模型在訓練數據集和測試數據集上的表現。如果你改變過實驗中的模型結構或者超參數，你也許發現了：當模型在訓練數據集上更准確時，它在測試數據集上卻不 定更准確。這是為什么呢 因為存在着訓練誤差和泛化誤差： 訓練誤差：模型在訓練數據集上表現出的誤差。 泛化誤差：模型在任意 個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。 訓練誤差的期望小於或等於泛 ...
2019-08-19 20:00 0 1005 推薦指數：
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