【2017CS231n】第七講：訓練神經網絡（下）

先回顧一下第六講：     數據預處理。     當我們對數據進行歸一化紅，分類器對權重矩陣的擾動不是特別敏感，魯棒性更好。左邊的分類器稍微變動一點就會破壞分類效果。     右邊的數據移到原點附近，並縮小單位方差，仍然可以進行良好的分類。當我們稍微轉動分類的直線，損失函數對參數中的變動就不那麼敏感，從而讓優化變得容易。 1. 更好的優化 1.1 隨機梯度下降法 訓練神經網絡的核心策略是一個優化問

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