DL之DNN优化技术：DNN优化器的参数优化—更新参数的四种最优化方法(SGD/Momentum/AdaGrad/Adam)的案例理解、图表可视化比较
优化器案例理解输出结果设计思路核心代码#T1、SGD算法class SGD:'……' def update(self, params, grads): for key in params.keys(): params[key] -= s....
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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