AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化
目录神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类 神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类MLDL常用小工具集合Neural Network Bro....
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均（Exponentially weighted averages）的概念以及偏移校正（bias correction）方法。接着，我们着重介绍了三种常用的加速神经网络学习速度的三种算法：动量梯度下降、RMSprop和Adam算法。本节课，我们将重....
AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化
神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类
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