狂奔的小学生

摘要： 神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛。 在实际应用中，可以先使用较大学习率，快速找到较优值， 阅读全文

摘要： 主要步骤： 1.准备数据 数据集读入 数据集乱序 将数据集分为训练集和测试集 将输入特征和标签配对，每次喂入神经网络一小撮（batch） 2.搭建网络 定义神经网络中所有可训练参数 3.参数优化 反向传播，不断减少loss 4.测试效果 计算当前参数前向传播后的准确率 代码： import tens 阅读全文