改善深層神經網絡：超參數調整、正則化以及優化 —— 3.1調試處理

如果想嘗試調整一些超參數，該如何選擇調試值呢？ 在早一代的機器學習算法中，如果有兩個超參數，常見的做法是在網格中取樣點，然後系統的研究這些數值，例如放置 5 ∗ 5 5*5 5∗5的點，實際證明，網格可以是 5 ∗ 5 5*5 5∗5，也可多或可少。 對於這個例子，可以嘗試所有的25個點，然後選擇哪個參數效果最好。當參數的數量相對較少時，這個方法很實用。 在深度學習領域，推薦使用下面的做法。隨機選

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