深度學習之卷積神經網絡CNN（二）訓練方法
CNN的訓練和DNN相似，使用前向傳播獲得預測值後，再用反向傳播算法鏈式求導，計算損失函數對每一個權重的偏導數，而後使用梯度降低法對權重進行更新。html 1、參數初始化算法 神經網絡的收斂結果很大程度取決於參數的初始化，理想的參數初始化方案使得模型訓練事半功倍，很差的初始化方案不只會影響網絡收斂效果，甚至會致使梯度彌散或梯度爆炸。網絡 注意參數不能所有初始化爲0，這是由於在反向傳播時梯度
相關文章
- 1. 深度學習之卷積神經網絡CNN（二）訓練方法
- 2. 【神經網絡與深度學習】卷積神經網絡（CNN）
- 3. 深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網絡(CNN)
- 4. 【學習筆記】深度學習之CNN卷積神經網絡
- 5. 深度學習經典算法——CNN（卷積神經網絡）1
- 6. 【深度學習 CNN】卷積神經網絡模型--VGGNet（CNN )
- 7. 深度學習之卷積神經網絡CNN
- 8. Deep Learning深度學習之（五）CNN卷積神經網絡
- 9. 深度學習之卷積神經網絡(CNN)
- 10. 深度學習之卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • Kotlin學習（二）基本類型
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