吴恩达:Batch Normalization 简介 我们常常会对输入进行归一化(normalization 而不是 被用来防止过拟合的正规化 regularization)...
IP属地:北京
吴恩达:Batch Normalization 简介 我们常常会对输入进行归一化(normalization 而不是 被用来防止过拟合的正规化 regularization)...
吴恩达:超参数调试、正则化以及优化 基本原则 超参数搜索讲究两个基本原则,即随机取值和精细搜索 随机取值在传统机器学习方法中,当遇到两个超参数需要调节的情况下,会采用网格取值...
吴恩达:Adam 优化算法,学习率策略以及局部最优点 简介 Adaptive moment estimation(Adam)是目前被实际证明最有效,应用最广泛的算法,它的实现...
吴恩达:RMSprop 简介 RMSprop,全称Root Mean Square prop,是一种用于深度学习梯度计算的方法。要想理解RMSprop算法,我们先从梯度下降开...
吴恩达:动量梯度下降法 梯度下降过程,经常用到的一种平滑方法就是动量法,这种方法来源于指数加权平均的偏差修正。 其中V代表着一直记录的动量,作为超参数,一般取值为0.9,直观...