深度学习-训练神经网络DNN的要点

1. 选择合适的损失函数 典型的损失函数有平方误差损失函数和交叉熵损失函数 交叉熵损失函数： 不同的损失函数的选择会对训练结果产生影响 2. mini-batch和epoch 所谓mini-batch是把我们原来的数据分成了不重叠的若干个小的数据块，然后在每一个epoch中分别运行每一个mini-batch，epoch的次数和mini-batch的大小我们自行设定 进行mini-batch和epo

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