Deep Learning 22:总结一些deep learning的基本知识
2016-08-22 20:16
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1.交叉熵代价函数
2.正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
3. 数据预处理
4.机器学习算法中如何选取超参数:学习速率、正则项系数、minibatch size
5.随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比、实现对比
随机梯度下降中,momentum的理解
Optimization: Stochastic Gradient Descent
6.【机器学习】神经网络-激活函数-面面观(Activation Function)
7.ReLu(Rectified Linear Units)激活函数总结
8.逻辑回归的证明
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