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
相關文章
- 1. 一天搞懂深度學習-訓練深度神經網絡(DNN)的要點
- 2. 深度神經網絡(DNN)
- 3. 深度神經網絡DNN
- 4. 深度神經網絡 DNN
- 5. DNN(深度神經網絡)
- 6. 深度學習（二）---深度神經網絡訓練三部曲
- 7. 訓練深度神經網絡提示
- 8. 如何訓練深度神經網絡？
- 9. 訓練深度神經網絡
- 10. 深度學習之（DNN）深度神經網絡
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • 算法總結-深度優先算法
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. 一天搞懂深度學習-訓練深度神經網絡(DNN)的要點
- 2. 深度神經網絡(DNN)
- 3. 深度神經網絡DNN
- 4. 深度神經網絡 DNN
- 5. DNN(深度神經網絡)
- 6. 深度學習（二）---深度神經網絡訓練三部曲
- 7. 訓練深度神經網絡提示
- 8. 如何訓練深度神經網絡？
- 9. 訓練深度神經網絡
- 10. 深度學習之（DNN）深度神經網絡