摘要：
这节课中介绍了训练神经网络的第二部分，包括学习率曲线，超参数优化，模型集成，迁移学习 训练神经网络2 学习率曲线 超参数优化 模型集成 迁移学习 学习率曲线 在训练神经网络时，一个常见的思路就是刚开始迭代的时候学习率较大，然后随着迭代次数的增加，学习率逐渐下降，下面我们就来介绍几种学习率下降的方法： 阅读全文
摘要：
这节课中介绍了训练神经网络的第一部分，包括激活函数的选择，权重初始化，数据预处理以及正则化方法 训练神经网络1 激活函数 数据预处理 权重初始化 正则化方法 激活函数 这部分主要讨论我们之前提到的几种激活函数的利弊： 首先我们看sigmoid函数，这种激活函数有着激活函数中常见的优点与缺点： 优点方 阅读全文