Batch 、weight decay、momentum、normalization和正則化的一些理解和借鑑
整理一下之前看過的內容，方便後面忘記時查詢。 談談深度學習中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是機器學習中一個重要參數，涉及諸多矛盾，下面逐一展開。 首先，爲什麼需要有 Batch_Size 這個參數？ Batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果數據集比較小，完全可以採用全數據集 （Full Batch Learning ）的形式，這樣做至少有 2 個好處：其一，由全數
相關文章
- 1. 超參數 learning rate,weight decay和momentum
- 2. Batch Normalization & Weight Initialization.
- 3. weight-decay與L2正則化差異
- 4. dying relu 和weight decay
- 5. 關於batch normalization和layer normalization的理解
- 6. 權重衰減（weight decay）/正則化與學習率衰減（learning rate decay）
- 7. pytorch正則化——weitht decay
- 8. 歸一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 9. Normalization 批標準化(batch normalization)理解
- 10. 理解Batch Normalization
- 更多相關文章...
- • Scala 正則表達式 - Scala教程
- • PHP 正則表達式(PCRE) - PHP參考手冊
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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. 超參數 learning rate,weight decay和momentum
- 2. Batch Normalization & Weight Initialization.
- 3. weight-decay與L2正則化差異
- 4. dying relu 和weight decay
- 5. 關於batch normalization和layer normalization的理解
- 6. 權重衰減（weight decay）/正則化與學習率衰減（learning rate decay）
- 7. pytorch正則化——weitht decay
- 8. 歸一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 9. Normalization 批標準化(batch normalization)理解
- 10. 理解Batch Normalization