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NNDL: 改進神經⽹絡的學習⽅法
時間 2020-02-08
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改進
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萬丈高樓平地起,反向傳播是深度學習這棟大廈的基石,因此在這塊花多少時間都是值得的算法 前面一章,咱們深刻理解了反向傳播算法如何工做,本章的主要目的是改進神經網絡的學習方法,本章涉及的技術包括:網絡 交叉熵代價函數 四種稱爲 規範化的⽅法(L1 和 L2 規範化,棄權和訓練數據的⼈爲擴展) 更好的權重初始化⽅法 如何選擇神經網絡的超參數 交叉熵代價函數 經過前面的學習,咱們知道,神經網絡一直在努力地
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