算法金 | DL 骚操作扫盲,神经网络设计与选择、参数初始化与优化、学习率调整与正则化、Loss Function、Bad Gradient
\ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 今日 216/10000 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选择 网络结构选择 多层感知器(MLP)是最基本的神经网络结构,由输入层、...
梯度下降算法原理 神经网络(Gradient Descent)
在求解神经网络算法的模型参数,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解,如有不对的地方欢迎指出。1、✌ 梯度定义 微积分我们学过,对多元函数的各个变量求偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/....
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