超参数调试、Batch正则化和编程框架
2024-09-14 16:52:52
1.调试处理
2.为超参数选择合适的范围
3.超参数在实践中调整：熊猫与鱼子酱
4.正则化网络的激活函数
5.将batch norm拟合进神经网络
6. 为什么Batch Norm会起作用？
7.测试集怎么用Batch Norm？
也就是说在测试集中,gamma和beta值都是训练集训练得到的值,而样本均值和方差是测试集本身计算出来的,公式如下：
8. softmax回归
9. 训练一个softmax分类器
参考文献：
【1】为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？
【2】tensorflow中batch normalization的用法
最新文章
- LeetCode题目按公司分类
- js的浅拷贝和深拷贝
- CentOS 6.4 快速安装Nginx笔记
- Java [leetcode 24]Swap Nodes in Pairs
- Block使用变量,让你的程序看起来清晰!
- 关于css浮动的一些总结
- 初识google多语言通信框架gRPC系列（一）概述
- ext3学习小结
- linux 基础（1）
- linux指令札记
- idea看源码
- fabric网络环境启动过程详解
- Guide to Porting MetaMask to a New Environment
- 6-Python3从入门到实战—基础之数据类型（元组-Tuple）
- springboot集成druid连接池
- C. Greedy Arkady
- 图片上传预览，兼容IE
- 2017-2018-1 JaWorld 第六、七周作业
- Java线程Run和Start的区别
- python的Django使用mysql基本操作