權重衰減（weight decay), L2正則
正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 避免過擬合的方法有很多：early stopping、數據集擴增（Data augmentation）、正則化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 權重衰減 ...
原文：LSTM的計算過程，權重參數數目，weight_ih_l0，weight_hh_l0
一. 普通全連接神經網絡的計算過程 假設用全連接神經網絡做MNIST手寫數字分類，節點數如下： 第一層是輸入層， 個節點 第二層是隱層， 個節點 第三層是輸出層， 個節點。 對於這個神經網絡，我們在腦海里浮現的可能是類似這樣的畫面： 但實際上，神經網絡的計算過程，本質上是輸入向量 矩陣 在權重矩陣上的流動過程，大概就像下面這個過程： 圖中，把bias也放到權重矩陣中了，並且省略了激活函數。在反向 ...
2020-08-14 21:13 0 1700 推薦指數：
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