吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-16-超参数的系统的调整方法

深度学习中需要调整的超参数值 关于训练深度最难的事情之一是要处理的参数的数量。 学习率α Adam优化函数中β1、β2、ε 网络层数 隐藏单元数 学习率衰减参数 mini-batch size 最广泛的学习应用是学习率α，这是需要调试的最重要的超参数。其他参数的重要程度为红>黄>紫>蓝（Adam函数的参数一般不调） 超参数的系统的调整方法 参数为两个的时候对应二维的空间，参数为三个时对应三维空间，

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