TensorFlow 深度學習框架（5）-- 神經網絡優化算法（梯度降低、學習率設置、正則化、滑動平均模型）

（1）梯度降低模型python 梯度降低算法主要用於優化單個參數的取值，而反向傳播算法給出了一個高效的方式在全部的參數上使用梯度降低算法，從而使得神經網絡模型在訓練數據上的損失函數儘量小。反向傳播算法是訓練神經網絡的核心算法，它能夠根據定義好的損失函數優化神經網絡中參數的取值，從而使神經網絡的模型在訓練數據集上的損失函數達到一個較小值。算法 假設用θ表示神經網絡中的參數，J(θ)表示在給定的參數取

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