CS231n 7. Training Neural Networks II 訓練神經網絡
7.1 更好的優化 隨機梯度下降（SGD）：在每次迭代中，選取一小部分訓練樣本，成爲minibatch（小批量），用minibatch來估算誤差總和L(W)和實際梯度wL(W).這種選取是隨機的，當做對真實值期望的蒙特卡洛估計。 SGD存在的問題： 鞍點：既不是極大值點也不是極小值點的臨界點 噪聲項。。 優化算法：使網絡更快收斂 SGD動量法： 加入動量項 vt v t 初始化爲0 Nester
相關文章
- 1. CNN筆記（CS231N）——訓練神經網絡II（Training Neural Networks, Part 2）
- 2. [Lecture 7 ] Training Neural Networks II（訓練神經網絡II）
- 3. CNN筆記（CS231N）——訓練神經網絡I（Training Neural Networks, Part I）
- 4. CS231N-6&7-Training Neural Networks
- 5. [cv231n] Lecture 7 | Training Neural Networks II
- 6. 神經網絡訓練_訓練神經網絡
- 7. 【CS231n】Lecture 6：Training Neural Networks,Part 2
- 8. 【CS231n筆記】06 Training Neural Networks, Part 2
- 9. CS231n學習記錄Lec8 Training訓練神經網絡（下）
- 10. CS231n 2017 Spring Lecture6 Training Neural Networks Ⅰ總結
- 更多相關文章...
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • netwox網絡工具集入門教程 - TCP/IP教程
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CNN筆記（CS231N）——訓練神經網絡II（Training Neural Networks, Part 2）
- 2. [Lecture 7 ] Training Neural Networks II（訓練神經網絡II）
- 3. CNN筆記（CS231N）——訓練神經網絡I（Training Neural Networks, Part I）
- 4. CS231N-6&7-Training Neural Networks
- 5. [cv231n] Lecture 7 | Training Neural Networks II
- 6. 神經網絡訓練_訓練神經網絡
- 7. 【CS231n】Lecture 6：Training Neural Networks,Part 2
- 8. 【CS231n筆記】06 Training Neural Networks, Part 2
- 9. CS231n學習記錄Lec8 Training訓練神經網絡（下）
- 10. CS231n 2017 Spring Lecture6 Training Neural Networks Ⅰ總結