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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ Mini-batch梯度下降法 见另一篇文章：梯度下降法。 指数加权平均 其原理如下图所示，以每天的温度为例，每天的温度加权平均值等于β乘以前一天的温度加权平均值，再加上（1-β）乘以 当天温度的和。β值得选取对温度加权平均值的影响非常明显，图中 阅读全文
posted @ 2017-09-14 21:01
steed灬
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ softmax回归 首先，我们看一下sigmod激活函数，如下图，它经常用于逻辑回归，将一个real value映射到（0,1）的区间（当然也可以是 （-1,1）），这样可以用来做二分类。 接下来，我们再看一下softmax函数，其函数类型如下： 阅读全文
posted @ 2017-09-14 19:34
steed灬
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ Batch归一化 在神经网络中，我们常常会遇到梯度消失的情况，比如下图中的sigmod激活函数，当离零点很远时，梯度基本为0。为了 解决这个问题，我们可以采用Batch归一化。 通过BN法，我们将每层的激活值都进行归一化，将它们拉到均值为0、方差 阅读全文
posted @ 2017-09-14 18:45
steed灬
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 超参数调试 在深度学习中，超参数有很多，比如学习率α、使用momentum或Adam优化算法的参数（β1，β2，ε）、层数layers、不同层隐藏 单元数hidden units、学习率衰退、mini=batch的大小等。其中一些超参数比其他参数 阅读全文
posted @ 2017-09-14 16:54
steed灬
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