[改善深度神经网络] Optimization algorithms习题解析

这是[改善深度神经网络]课程第二周的习题，一共10道。 解答： [l]表示第l层，{l}表示第l个minibatch，(l)表示第l个样本。 答案选项3 解答： 选项1是肯定的，一个mini-batch的数据小于总样本，所以仅就一次迭代而言，mini-batch是快于整批迭代的。 一个epoch的mini-batch梯度递减迭代无法完全向量化所有样本，存在for循环，所以速度慢于整批迭代。 min

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