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：訓練神經網絡調超參的總結
train loss與test loss結果分析： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習 train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合 train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集 有問題 train loss 趨於不變，test loss趨於不變，說明學習遇到瓶頸，需要減小學習率或批量數目 train ...
2019-09-05 10:29 0 735 推薦指數：
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