2， 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
发布时间：2020-12-14 06:41:46 所属栏目：百科 来源：网络整理
导读：1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合？ 1.6 Dropout 正则化 1.7 理解 Dropout 1.8 其他正则化方法 1.9 正则化输入 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化 1.12 梯度的数值逼近 1.1
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1.1 训练/开发/测试集 1.2 偏差/方差 1.3 机器学习基础 1.4 正则化 1.5 为什么正则化可以减少过拟合？ 1.6 Dropout 正则化 1.7 理解 Dropout 1.8 其他正则化方法 1.9 正则化输入 1.10 梯度消失与梯度爆炸 1.11 神经网络的权重初始化 1.12 梯度的数值逼近 1.13 梯度检验 1.14 关于梯度检验实现的注记 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |