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【Deep Learning】Regularization(正則化)

一、正則化(Regularization)         上圖來自於吳恩達老師機器學習課程的擷取,可以看到,在引數越複雜的情況下,訓練函式的擬合效果越好,但是在現實中的訓練神經網路中,常常會出現overfitting(過擬合)的問題,減少overfitting的途徑包括增大訓練資料集的量和在訓練過 […]

Deep Learning課程作業中深度網路的習題備忘

Deep Learning的線上學習資料一直進展比較慢,開始的時候還可以,只有一層的訓練,簡單的BP演算法求導然後使用L-gfbs就基本可以求出來解了。但是真正到了後面的深度網路的時候才算是真正的是Deep的Learning吧。 1:這節課是使用2層的sparse encoder然後給stacked […]