JavaShuo
欄目
標籤
3.4 歸一化網絡的激活函數-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
時間 2020-12-22
標籤
深度學習DL
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
歸一化網絡的激活函數 (Normalizing Activations in a Network) 在深度學習興起後,最重要的一個思想是它的一種算法,叫做Batch歸一化,由Sergey loffe和Christian Szegedy兩位研究者創造。Batch歸一化會使你的參數搜索問題變得很容易,使神經網絡對超參數的選擇更加穩定,超參數的範圍會更加龐大,工作效果也很好,也會是你的訓練更加容易,甚至
>>阅读原文<<
相關文章
1.
1.9 歸一化輸入-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
2.
3.10 深度學習框架-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
3.
3.8 Softmax 迴歸-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
4.
2.8 Adam 優化算法-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
5.
2.9 學習率衰減-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
6.
1.13 梯度檢驗-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
7.
3.7 測試時的 BatchNorm-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
8.
1.7 理解 Dropout-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
9.
2.11 總結-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
10.
3.1 調試處理-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
更多相關文章...
•
TCP/IP網絡訪問層的構成
-
TCP/IP教程
•
網絡協議是什麼?
-
TCP/IP教程
•
算法總結-深度優先算法
•
Kotlin學習(二)基本類型
相關標籤/搜索
神經網絡
深度學習-改善深層神經網絡
網絡學習
神經網絡與深度學習
神經網絡和深度學習
深度學習-卷積神經網絡
網絡層
網絡層之二
網絡
網絡化
系統網絡
網站品質教程
網站主機教程
網站建設指南
學習路線
調度
教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
[最佳實踐]瞭解 Eolinker 如何助力遠程辦公
2.
katalon studio 安裝教程
3.
精通hibernate(harness hibernate oreilly)中的一個」錯誤「
4.
ECharts立體圓柱型
5.
零拷貝總結
6.
6 傳輸層
7.
Github協作圖想
8.
Cannot load 32-bit SWT libraries on 64-bit JVM
9.
IntelliJ IDEA 找其歷史版本
10.
Unity3D(二)遊戲對象及組件
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
1.9 歸一化輸入-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
2.
3.10 深度學習框架-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
3.
3.8 Softmax 迴歸-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
4.
2.8 Adam 優化算法-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
5.
2.9 學習率衰減-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
6.
1.13 梯度檢驗-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
7.
3.7 測試時的 BatchNorm-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
8.
1.7 理解 Dropout-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
9.
2.11 總結-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
10.
3.1 調試處理-深度學習第二課《改善深層神經網絡》-Stanford吳恩達教授
>>更多相關文章<<