【神經網絡和深度學習】筆記 - 第三章 如何提高神經網絡學習算法的效果
文章導讀： 1.交叉熵損失函數 1.1 交叉熵損失函數介紹 1.2 在MNIST數字分類上使用交叉熵損失函數 1.3 交叉熵的意義以及來歷 1.4 Softmax 2. 過 ...
原文：《動手學深度學習》mxnet版/第三章學習筆記
第三章 從單層神經網絡延伸到多層神經網絡，並通過多層感知機引入深度學習模型 線性回歸 線性回歸的從零開始實現 線性回歸的簡潔實現 softmax回歸 softmax回歸的簡潔實現 多層感知機 模型選擇 欠擬合和過擬合 權重衰減 丟棄法 正向傳播 反向傳播和計算圖 數值穩定性和模型初始化 實戰Kaggle比賽：房價預測 線性回歸 .模型與模型訓練 線性回歸假設輸出與各個輸入之間是線性關系 如： y ...
2020-08-20 22:27 0 531 推薦指數：
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