沒有GPU時，DNN超參數優化

DNN超參數優化 沒有GPU時，如何優化超參數 參考 沒有GPU時，如何優化超參數 在沒有GPU時，DNN的訓練是非常耗時的。此時，需在可忍受的時間內尋找到較好的超參數： 步驟1：完成模型構建的代碼後，去除正則化，檢查損失函數值 步驟2：在小數據集上訓練網絡，使其實現「過擬合」（如正確率達到100%），以驗證模型的可行性 步驟3：在正常的數據集上，尋找相對較優的學習率，以降低損失函數值 步驟4：在

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