深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/218声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总....
吴恩达《深度学习》第二门课（3）超参数调试、Batch正则化和程序框架
3.1调试处理 （1）不同超参数调试的优先级是不一样的，如下图中的一些超参数，首先最重要的应该是学习率α（红色圈出），然后是Momentum算法的β、隐藏层单元数、mini-batch size（黄色圈出）、再之后是Layer、learning rate decay（紫色圈出）、最后是Adam算法中的β1、β2、ε。 （2）用随机取值代替网格点取值。下图左边是网格点取值，如果二维参数中，一个参.....
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