【tensorflow】神經網絡的優化：指數衰減學習率、過擬合和欠擬合的解決方法、激活函數&損失函數&優化器的選擇
神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 學習率lr表征了參數每次更新的幅度，設置過小，參數更新會很慢，設置過大，參數不容易收斂 ...
原文：神經網絡的復雜度&指數衰減學習率&激活函數
.神經網絡復雜度 空間復雜度 時間復雜度 空間復雜度 空間復雜度用神經網絡層數和神經網絡中待優化參數的個數表示 我們計算神經網絡層數時，只統計具有運算能力的層，輸入層僅把數據傳輸過來，沒有運算，所以在統計神經網絡層數時，不把輸入層算進來 輸入層和輸出層之間都是隱藏層 時間復雜度 時間復雜度可以用神經網絡中的乘加運算的次數表示 有幾條權重線，就有幾次乘加運算 .學習率 指數衰減學習率可以根據當前迭 ...
2020-08-28 07:38 0 485 推薦指數：
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