CS231n学习记录Lec7 Training训练神经网络（上）
Lec7 训练神经网络（上） 1. Activation Functions激活函数 sigmod function 最原始的激活函数之一，不太建议使用。 饱和时候梯度消失。输入值很大的时候梯度为o。（*） sigmod存在的问题：（**） tanh function ReLU function relu的计算更接近于生物神经元放电特性，计算更简单，收敛速度更快。 不再以零为中心是一个问题。负半轴
相关文章
- 1. CS231n学习记录Lec8 Training训练神经网络（下）
- 2. CNN笔记（CS231N）——训练神经网络II（Training Neural Networks, Part 2）
- 3. CNN笔记（CS231N）——训练神经网络I（Training Neural Networks, Part I）
- 4. CS231N 笔记5_神经网络训练
- 5. CS231n 7. Training Neural Networks II 训练神经网络
- 6. 【cs231n】神经网络学习笔记3
- 7. 【cs231n】神经网络学习笔记1
- 8. 神经网络训练_训练神经网络
- 9. 神经网络的训练
- 10. 斯坦福cs231n学习笔记（9）------神经网络训练细节（Batch Normalization）
- 更多相关文章...
- • ADO Recordset（记录集） - ADO 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. CS231n学习记录Lec8 Training训练神经网络（下）
- 2. CNN笔记（CS231N）——训练神经网络II（Training Neural Networks, Part 2）
- 3. CNN笔记（CS231N）——训练神经网络I（Training Neural Networks, Part I）
- 4. CS231N 笔记5_神经网络训练
- 5. CS231n 7. Training Neural Networks II 训练神经网络
- 6. 【cs231n】神经网络学习笔记3
- 7. 【cs231n】神经网络学习笔记1
- 8. 神经网络训练_训练神经网络
- 9. 神经网络的训练
- 10. 斯坦福cs231n学习笔记（9）------神经网络训练细节（Batch Normalization）