機器學習中的經常使用超參數

steps：訓練迭代的總次數。一步計算一批樣本產生的損失，而後使用該值修改一次模型的權重。 batch size：單步的樣本數量（隨機選擇）。例如，SGD 的批次大小爲 1。 如下公式成立： web periods：控制報告的粒度。例如，若是 periods 設爲 7 且 steps 設爲 70，則練習將每 10 步輸出一次損失值（即 7 次）。與超參數不一樣，咱們不但願您修改 periods 的

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