DNN理解（五）
代價函數的選擇網絡 在咱們訓練時可能會遇到學習緩慢的問題。學習緩慢問題可能時步長的問題，步長設置的過小致使每次權重的變化過慢，而另外一個緣由就多是激活函數的問題了，咱們能夠經過選擇不一樣的代價函數來規避這個問題。函數 以下圖神經元所示：學習 :測試 咱們訓練有一個參數的神經元，使其輸入1，輸出爲0，激活函數爲sigmoid的模型。初始w=0.6,b=0.9，訓練狀況以下3d cost爲代價函數 E
相關文章
- 1. DNN理解（二）
- 2. DNN理解（四）
- 3. DNN理解（一）
- 4. DNN反向傳播矢量化理解
- 5. DNN
- 6. 神經網絡DNN--詳解
- 7. DNN反向傳播詳解
- 8. DNN（深度神經網絡----- 廣義DNN、狹義DNN）
- 9. DNN Mail功能介紹 [DNN 3.2.2]
- 10. Building your DNN & DNN for Image Classification: Application-2
- 更多相關文章...
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • 錯誤處理 - RUST 教程
- • RxJava操作符（五）Error Handling
- • Git五分鐘教程
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