【數據分析】從零開始帶你瞭解商業數據分析模型——深度學習之多層感知器(下)

從上一個章節的介紹中,我們主要了解深度學習(特指多層感知器)的一些基本情況,以及它背後複雜的計算過程。 參數學習的每一次迭代,都會消耗巨大的運算資源和時間。因此本篇我們來談談如何選擇合適的超參數來加速模型的學習過程。 1 多層感知器的建模優化 在機器學習的上下文中,模型超參數指的是在建模學習過程之前即預設好的參數。他們不是通過訓練得到的參數數據。 常見的超參數有:模型迭代循環次數、學習速率、深度學
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