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问答 2022-03-15 来自：开发者社区

天猫精灵AI开发Inside设备时为什么添加调试设备呢？

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

【学习记录】《DeepLearning.ai》第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架

第七课：超参数调试、Batch正则化和程序框架7.1 调试处理(Tuning process)我们通常需要处理超参数，如上图。第一个是学习率，第二个是Moentum（动量梯度下降法）的参数，如果使用了Adam优化算法，也需要调整第三个参数，第三行参数一般有默认值，如图所示。第四行表示神经网络的层数，第五行是隐藏单元数量，第六行是学习率衰减，第七行是mini-batch的尺寸。对于参数进行随机取值....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

1. Mini-batch梯度下降法介绍假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理：如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令$x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}$, 一般地用$x^{\{t\}},y^{\{t\}}$来表示划分.....

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更新时间 2025-04-17 15:33:40

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