深度學習-訓練神經網絡DNN的要點
1. 選擇合適的損失函數 典型的損失函數有平方誤差損失函數和交叉熵損失函數 交叉熵損失函數： 不同的損失函數的選擇會對訓練結果產生影響 2. mini-batch和epoch 所謂mini-batch是把我們原來的數據分成了不重疊的若干個小的數據塊，然後在每一個epoch中分別運行每一個mini-batch，epoch的次數和mini-batch的大小我們自行設定 進行mini-batch和epo
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