深度學習第二課 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化 第二週Ｍini_batch+優化算法 筆記和作業

Mini-batch 　　當採用mini-batch時，cost function持續減小，但是cost function減小的並不完全平坦，因爲每個batch可能帶來不同的下降方向和大小。 　　當batch size 減小爲1時，退化爲SGD，此時將會丟失向量化處理的優勢； 　　當batch size增大到m時，此時爲batch gradient descent，此時每次循環將會需要很長時間。

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