DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNet【5*100+ReLU】对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值（Xavier参数初始化、He参数初始化）性能差异
输出结果===========iteration:0===========std=0.01:2.302533896615576Xavier:2.301592862642649He:2.452819600404312===========iteration:100===========std=0.01:2.3021427450183882Xavier:2.2492771742332085He:1.....
DL之DNN优化技术：利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能
Dropout简介 随机失活（dropout）是对具有深度结构的人工神经网络进行优化的方法，在学习过程中通过将隐含层的部分权重或输出随机归零，降低节点间的相互依赖性（co-dependence ）从而实现神经网络的正则化（regularization），降低其结构风险（structural risk）。 ...
DL之DNN优化技术：利用Batch Normalization(简介、入门、使用)优化方法提高DNN模型的性能
Batch Normalization简介1、Batch Norm的反向传播的推导有些复杂，但是可借助于Batch Normalization的计算图来更方便了解。相关文章：Understanding the backward pass through Batch Normalization LayerBatch Normalization入门1、使用了Batch Normalization的神....
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