深度學習的實用技巧——L2正則化、Dropout正則化、梯度檢驗

1.深度學習應用是一個高度迭代的過程 想要找到一個稱心的神經網絡結構，是一個循環往復的過程： idea——>code——>experiment——>idea…… 超級參數的選擇也是神經網絡工程師關注的重要問題： #layers   ？ #hidden units  ？ learning rates  ？ activation functions   ？ 因此，創建高質量的訓練數據集、驗證集和測試集

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